Reliable Consumption of Web Services in a Mobile-Cloud Ecosystem Using REST
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
The evolution of the mobile landscape coupled with the ubiquitous nature of the Internet and the cloud is facilitating the deployment of enterprise and personalized mobile applications. In this research, we proposed a proxy-enabled unification framework that integrates heterogeneous devices with multiple SaaS and IaaS cloud layers in order to support personalized and group file sharing. However, our proposed mobile-cloud ecosystem calls for open research questions which must be answered such as i) how do we synchronize the data across the consumer devices and the multi-IaaS backend?, ii) how do we authenticate the system users?, and iii) how do we push updates in a low-latency fashion? This paper addresses the three questions by proposing the adoption of the REST Web Service as an efficient way to consume the data on the mobile devices. However, we have to deal with the "CAP Theorem" which states that we can only achieve at most two properties at a time out of the following three: data consistency, system/data availability, and partition tolerance. Since partition tolerance is a given in a distributed system, we opt for the availability option by allowing file storage on the consumer devices in both online and offline modes. Further, we propose data consistency within a session that enforces update propagation in a soft-real time. The architecture is evaluated based on latency and scalability using multi consumer devices and employed Drop box and Amazon S3 as the IaaS cloud providers.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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