Bounds on end-to-end delay and jitter in input-buffered and internally-buffered IP networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
Bounds on the end-to-end delay, jitter and service lead/lag for all statically-provisioned multimedia traffic flows routed through any network of input-queued (IQ) switches are presented. A recursive fair stochastic matrix decomposition (RFSMD) algorithm is used to determine near-optimal transmission schedules for each switch, where the jitter and service lead/lag of all flows are simultaneously bounded by K middot IIDT time-slots for small constant K, where IIDT denotes the ideal inter-departure time for each flow. It is established that: (a) the number of buffered cells per flow per switch is near-minimal and bounded by O(K) cells, (b) the end-to-end queueing delay along an H-hop path is near-minimal and bounded by O(KH middot IIDT ) time-slots, (c) the end-to-end jitter and service lead/lag are near-minimal and bounded by O(K middot IIDT ) time-slots (the jitter is not cumulative), and (d) all network-introduced jitter can be provably removed using small playback buffers with O(K) cells. It follows that all statically-provisioned traffic flows, including VOIP, IPTV and Video-on-Demand traffic, can be delivered with essentially-perfect QoS even at 100% loads, thereby achieving the optimal statistical multiplexing gain. The bounds also apply when the crossbar switches use a combination of IQs and crosspoint queues. These theories explain several exhaustive results which have recently been presented in the literature.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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