MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2116644713 · doi:10.1109/comst.2003.5341336

A survey of congestion control schemes for multicast video applications

2003· article· en· W2116644713 sur OpenAlexaff
Ashraf Matrawy, Ioannis Lambadaris

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Surveys & Tutorials · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticastComputer scienceComputer networkSource-specific multicastXcastNetwork congestionPragmatic General MulticastProtocol Independent MulticastIP multicastReliable multicast

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congestion control for IP multicast on the Internet has been one of the main issues that challenge a rapid deployment of IP multicast. In this article, we survey and discuss the most important congestion control schemes for multicast video applications on the Internet. We start with a discussion of the different elements of a multicast congestion control architecture. A congestion control scheme for multicast video possesses specific requirements for these elements. These requirements are discussed, along with the evaluation criteria for the performance of multicast video. We categorize the schemes we present into end-to-end schemes and router-supported schemes. We start with the end-to-end category and discuss several examples of both single-rate multicast applications and layered multicast applications. For the router-supported category, we first present single-rate schemes that utilize filtering of multicast packets by the routers. Next we discuss receiver-based layered schemes that rely on routers group/flow control of multicast sessions. We evaluate a number of schemes that belong to each of the two categories.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Communications Surveys & TutorialsMême sujetNetwork Traffic and Congestion ControlTravaux en français237 207