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Enregistrement W2068893122 · doi:10.1145/512840.512843

A case for context-aware TCP/IP

2002· article· en· W2068893122 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.

Notice bibliographique

RevueACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkRandom early detectionNetwork congestionPacket lossTransmission Control ProtocolContext (archaeology)Operating systemNetwork packetActive queue managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the design and evaluation of CATNIP, a Context-Aware Transport/Network Internet Protocol for the Web. This integrated protocol uses application-layer knowledge (i.e., Web document size) to provide explicit context information to the TCP and IP protocols. While this approach violates the traditional layered Internet protocol architecture, it enables informed decision-making, both at network endpoints and at network touters, regarding flow control, congestion control, and packet discard decisions.We evaluate the performance of the context-aware TCP/IP approach first using ns-2 network simulation, and then using WAN emulation to test a prototype implementation of CATNIP in the Linux kernel of an Apache Web server. The advantages of the CATNIP approach are particularly evident in a congested Internet with 1-10% packet loss. Simulation results indicate a 10-20% reduction in TCP packet loss using simple endpoint control mechanisms, with no adverse impact on Web page retrieval times. More importantly, using CATNIP context information at IP touters can reduce mean Web page retrieval times by 20-80%, and the standard deviation by 60-90%. The CATNIP algorithm can also interoperate with Random Early Detection (RED) for active queue management.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,191 · 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