MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2050111300 · doi:10.1117/12.480477

Web-based monitoring and management system for integrated enterprise-wide imaging networks

2003· article· en· W2050111300 sur OpenAlexfundno aff
Keith Ma, David Slik, Alvin Lam, Won G. Ng

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndustry CanadaCanarie
Mots-clésComputer scienceProvisioningNetwork monitoringNetwork managementExtranetFault managementNetwork management applicationThe InternetComputer networkNetwork management stationWorld Wide WebNetwork architecture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass proliferation of IP networks and the maturity of standards has enabled the creation of sophisticated image distribution networks that operate over Intranets, Extranets, Communities of Interest (CoI) and even the public Internet. Unified monitoring, provisioning and management of such systems at the application and protocol levels represent a challenge. This paper presents a web based monitoring and management tool that employs established telecom standards for the creation of an open system that enables proactive management, provisioning and monitoring of image management systems at the enterprise level and across multi-site geographically distributed deployments. Utilizing established standards including ITU-T M.3100, and web technologies such as XML/XSLT, JSP/JSTL, and J2SE, the system allows for seamless device and protocol adaptation between multiple disparate devices. The goal has been to develop a unified interface that provides network topology views, multi-level customizable alerts, real-time fault detection as well as real-time and historical reporting of all monitored resources, including network connectivity, system load, DICOM transactions and storage capacities.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIEMême sujetDistributed and Parallel Computing SystemsTravaux en français237 207