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Enregistrement W2104867783 · doi:10.1109/enc.2009.15

Partial Delaunay Triangulations Based Data-Centric Storage and Routing with Guaranteed Delivery in Wireless Ad Hoc and Sensor Networks

2009· article· en· W2104867783 sur OpenAlexafffund
Yanli Deng, Ivan Stojmenović

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDelaunay triangulationComputer scienceUnit disk graphWireless ad hoc networkRouting (electronic design automation)Destination-Sequenced Distance Vector routingComputer networkGeographic routingDistributed computingDynamic Source RoutingWirelessAlgorithmWireless networkRouting protocol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing memory-less greedy-face-greedy (GFG) routing algorithm can guarantee the delivery in wireless ad hoc networks modeled by a connected unit disk graph. The FACE mode in GFG routing is a recovery mode used when no neighbor closer to destination exists. Face mode requires extracting a planar sub graph out of the unit disk graph. In this paper, we propose to apply partial Delaunay triangulation (PDT) instead of Gabriel graph (GG) used in the original GFG routing. PDT is locally defined without any message exchange in addition to those needed to learn locations of neighbors. This appears to be the densest known such message free planar graph. PDT can be used instead of GG for storing data in wireless sensor networks, where each datum is stored in the face of PDT containing hashed location of datum. Simulation results show the GFG routing has better performance on a PDT than on a GG, since PDT is denser than GG. Applying dominating set based routing or a shortcut scheme can further enhance the PDT-based routing performance.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,364

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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