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Enregistrement W2053401381 · doi:10.1109/accessnets.2007.4447100

A delay-based provisioning for Ethernet passive optical networks

2007· article· en· W2053401381 sur OpenAlexaff
Ali Nouroozifar, Hassan Naser, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkMetro EthernetCarrier EthernetEthernet over PDHConnection-oriented EthernetSynchronous EthernetComputer science10G-PONPassive optical networkEthernet over SDHAccess networkATA over EthernetEthernetLocal area networkTelecommunicationsEthernet flow controlWavelength-division multiplexingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the mass availability of Ethernet in local area networks (LANs) deployed globally and connecting LANs to metropolitan area networks (MANs) and wide area networks (WANs) via the current transport technologies there is a need to resolve bandwidth gap between access networks and transport networks. One of the proposals to overcome the famous last mile issue is to use a passive optical network (PON) for this networking segment. Varieties of access methods are under development to increase the offered potential transport capacity of passive optical networks (PONs). With the emergence of Ethernet as the convergence layer in access networks, a new breed of PON, namely Ethernet PON (EPON) has evolved. Ethernet passive optical network is one of the potential solutions, offering to solve the bottleneck issue of access networks and adaptability of carrying Ethernet frames from subscriber to service provider. In this study we will review Ethernet Passive Optical Networks (EPONs) and then we propose a delay-based provisioning algorithm to be able to offer differentiated services and QoS in EPON. Mathematical analysis and simulation results will be presented also.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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