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Enregistrement W2117487170 · doi:10.1109/mahss.2005.1542832

A cross-layer approach to service discovery and selection in MANETs

2005· article· en· W2117487170 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceMobile ad hoc networkService discoveryServerWireless ad hoc networkNetwork topologyService (business)Node (physics)Mobile QoSDistributed computingAdaptive quality of service multi-hop routingRouting protocolThroughputService layerRouting (electronic design automation)Optimized Link State Routing ProtocolQuality of serviceService providerWorld Wide WebWeb serviceWirelessEngineeringTelecommunicationsNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a service is offered by multiple servers in a mobile ad hoc network (MANETs), the manner in which clients and servers are paired together, referred to as service selection, is crucial to network performance. Good service selection groups clients with nearby servers, localizing communication, which in turn reduces inter-node interference and allows for multiple concurrent transmissions in different parts of the network. Although much previous research has concentrated on service discovery in MANETs, not much effort has gone into understanding the effects of service selection. This paper demonstrates that service selection in MANETs has profound implications for network performance. Specifically, we show that effective service selection can improve network throughput by up to 400%. We show that to maximize performance service selection decisions need to be continuously reassessed to offset the effects of topology changes. We argue that effective service selection in MANETs requires a cross-layer approach that integrates service discovery and selection functionality with network ad hoc routing mechanisms. The cross-layer approach leverages existing routing traffic and allows clients to switch to better servers as network topology changes.

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)0,000
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 enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,321

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 savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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

En bref

Citations76
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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