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Enregistrement W2008356687 · doi:10.1145/1143549.1143576

QoS support based on a mobile routing backbone for ad hoc wireless networks

2006· article· en· W2008356687 sur OpenAlexaff
Gabriel Ioan Ivascu, Samuel Pierre, Alejandro Quintero

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceDistributed computingQuality of serviceAdaptive quality of service multi-hop routingWireless ad hoc networkMobile ad hoc networkRouting protocolRouting (electronic design automation)Optimized Link State Routing ProtocolWirelessTelecommunicationsNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ad hoc wireless networks (AWNs) obey a unique organizational and behavioral logic since they operate without a fixed infrastructure. Mobile nodes must collaborate amongst themselves to interconnect, organize the topology and establish communication. Moreover, their networking characteristics highlight a new breed of unresolved routing and Quality of Service problems. This article presents new approach for QoS support in AWNs. The fundamental idea behind our approach is to identify nodes in the network that can partake in a QoS mobile routing backbone (MRB). Only nodes having routing abilities and sufficient resources can join the backbone. QoS is supported through efficient bandwidth allocation and load balancing. The routing mechanism guides incoming data flows through network regions made up of nodes rich in resources and interconnected through stable links. Results obtained are encouraging and bring to light the ability our mechanisms to support QoS in AWNs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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