MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2055241129 · doi:10.3934/amc.2009.3.13

Combinatorial batch codes

2009· article· en· W2055241129 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Mathematics of Communications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueLimits and Structures in Graph Theory
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésServerCode (set theory)MathematicsDiscrete mathematicsCombinatoricsProbabilistic logicTheoretical computer scienceComputer scienceOperating systemStatisticsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study batch codes, which wereintroduced by Ishai, Kushilevitz, Ostrovsky and Sahai in [4].A batch code specifies a method to distribute adatabase of $n$ items among $m$ devices (servers)in such a way that any $k$ itemscan be retrieved by reading at most $t$ items from each of the servers. It is of interest to devise batch codes thatminimize the total storage, denoted by $N$, over all $m$ servers.We restrict out attention to batch codesin which every server stores a subset ofthe items. This is purely a combinatorial problem, sowe call this kind of batch code a ''combinatorial batch code''.We only study the special case $t=1$, where,for various parameter situations, we are able to presentbatch codes that are optimal with respect to the storagerequirement, $N$. We also study uniform codes, where every item isstored in precisely $c$ of the $m$ servers (such a codeis said to have rate $1/c$). Interesting new resultsare presented in the cases $c = 2, k-2$ and $k-1$. In addition,we obtain improved existence results for arbitraryfixed $c$ using the probabilistic method.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,331 · 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