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Enregistrement W2014063159 · doi:10.1108/17440080580000090

Developing applications for internet telephony: A case study on the use of web services for conferencing in SIP networks

2005· article· en· W2014063159 sur OpenAlexaff
May El Barachi, Roch Glitho, Rachida Dssouli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Web Information Systems · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensResearch CanadaEricsson (Canada)Concordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceVoice over IPTelephonyThe InternetSIP trunkingWeb serviceTelecommunicationsWorld Wide WebWeb developmentTeleconference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applications offered to end‐users as value‐added services play a vital role in the success of Internet telephony service providers. Today’s standard frameworks for developing them have several shortcomings that motivate the need for novel frameworks. Web services are an emerging paradigm for program‐to‐program interactions over the Internet. This paradigm is a prime candidate for application development in Internet Telephony because it may aid in addressing the drawbacks of today’s standard frameworks. This paper presents a case study that gives insights in the suitability of Web services as a standard framework for the development of conferencing applications in Internet Telephony. The case study includes the definition and the implementation of a novel Web service for conferencing, the implementation of the conference server in a SIP environment, the development of several conferencing applications (including a game), and performance evaluation. Based on this case study, we conclude that Web services are very promising for conferencing application development in Internet Telephony, especially as the performance can be significantly improved with the emerging techniques that are briefly discussed in the paper.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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