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Enregistrement W2068123891 · doi:10.1109/iciea.2013.6566678

Stochastic modeling and analysis of opportunistic computing in intermittent mobile cloud

2013· article· en· W2068123891 sur OpenAlexaff
Deze Zeng, Song Guo, Ivan Stojmenović, Shui Yu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCloud computingDistributed computingMobile cloud computingSuiteComputer networkMobile telephonyMobile deviceMobile computingBandwidth (computing)ComputationMobile radioOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have witnessed a rapid evolvement in the embedded mobile devices, such as mobile phones and vehicles, with various processing capabilities, some of which are even beyond the common computers. They constitute an unstructured distributed environment with huge computation potential. On the other hand, intermittently connected networks provide a way for delay-tolerant communication between these devices. Such evolution enables a new opportunistic delay-tolerant mobile computing paradigm, called Intermittent Mobile Cloud (IMC), where all transmissions are made over an intermittently connected network and the computation tasks are off oaded to certain service providers that voluntarily share their computational resources in the cloud. In this paper, we first study the capacity of epidemic routing using Random Linear Network Coding (RLNC), which is a critical and fundamental communication issue in IMC. The results are then applied to provide further insights towards a design of efficient bandwidth allocation scheme to minimize the expected completion time of a suite of parallel tasks for a service requester in IMC.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,226 · 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
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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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