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Enregistrement W2115248402 · doi:10.1109/glocom.2005.1577728

On optimizing token bucket parameters at the network edge under generalized processor sharing (GPS) scheduling

2005· article· en· W2115248402 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

RevueGLOBECOM '05. IEEE Global Telecommunications Conference, 2005. · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToken bucketLeaky bucketBounding overwatchComputer scienceSecurity tokenScheduling (production processes)Traffic shapingGeneralized processor sharingMathematical optimizationComputer networkMathematicsDynamic priority schedulingNetwork traffic controlQuality of serviceRound-robin scheduling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider the case where non-linear traffic bounds are provided for traffic sources which share a link operating under a generalized processor sharing discipline. We consider the problem of searching for parameters for token bucket traffic shapers which provide linear bounds for the non-linear traffic bounding function in order to make use of results for traffic delay bounds which require a linear traffic bounding function, expressed in the form of token bucket shaper parameters. We formulate an optimization problem to obtain the parameters (i.e., bucket size and token generation rate) with the objective of minimizing a delay bound for a particular traffic source. This method can be used iteratively to obtain good delay bounds for a number of sources. Some typical numerical results obtained from the optimization model are presented. We also propose an alternate method, which we refer to as the composite delay envelope method.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,240 · 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