The Evolution of Information Networks around Data-shifting Paradigms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Our perception of the Internet is shifting by two main factors, an explosive growth of proactive mobile devices, and an overabundance of data that is growing beyond tractable operation. Thus, the increasing volume of data is in fact becoming less accessible in terms of coherence and synergy, contrary to what search engines would want us to believe! There was a time when IP address space was the major hindrance. Now, the bottleneck has shifted from connecting new devices to handling their data demands (both generated and requested) and cascading replications over the network. In this talk we overview the growing momentum for Information Centric Networking (ICN); a paradigm that envisions networks built around data, rather than the latter being a mere constituent of stale architectures. We highlight two major factors that drive ICN, namely, globalizing the utility of resources that serve the network architecture and cost-effective data harvesting and delivery. We first elaborate on our research in establishing networks on the fly. As networks grow, and the demand for data readiness becomes more stringent, the adoption of application-specific networks presents a major hindrance. At any given location, we need to find the resources that could collect data, process it, and delivers it to designated backhauls at the least cost. To the first end, we overview our work in real-time data collection over opportunistic and participatory sensing networks, overarching a major realization in VANets. We then present our work in optimizing data delivery in dense and infrastructure-less realizations of transient networks. We consider factors of placement, localization, time delivery constraints and cost of delivery over multi-proprietary networks.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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