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Enregistrement W2114928738 · doi:10.1109/infcom.1998.659639

Cost effective traffic grooming in WDM rings

2002· article· en· W2114928738 sur OpenAlexaff
O. Gerstel, R. Ramaswami, Galen H. Sasaki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWavelength-division multiplexingTransceiverTraffic groomingComputer networkComputer scienceRing networkBandwidth (computing)MultiplexingWavelengthNetwork topologyTelecommunicationsOpticsWirelessPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide network designs for optical wavelength division multiplexed (OWDM) rings that minimize overall network cost, rather than just the number of wavelengths needed. The network cost includes the cost of the transceivers required at the nodes as well as the number of wavelengths. The transceiver cost includes the cost of terminating equipment as well as higher-layer electronic processing equipment, and in practice, can dominate over the cost of the number of wavelengths in the network. The networks support dynamic (time varying) traffic streams that are at lower rates (e.g., OC-3, 155 Mb/s) than the lightpath capacities (e.g., OC-48, 2.5 Gb/s). A simple OWDM ring is the point-to-point ring, where traffic is transported on WDM links optically, but switched through nodes electronically. Although the network is efficient in using link bandwidth, it has high electronic and opto-electronic processing costs. Two OWDM ring networks are given that have similar performance but are less expensive. Two other OWDM ring networks are considered that are nonblocking, where one has a wide sense nonblocking property and the other has a rearrangeably nonblocking property. All the networks are compared using the cost criteria of number of wavelengths and number of transceivers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations143
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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