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Enregistrement W2120018600 · doi:10.1109/icmwcn.2007.4668197

Power-aware Depth First Search based georouting in ad hoc and sensor wireless networks

2007· article· en· W2120018600 sur OpenAlexafffund
Bosko Vukojevic, Nishith Goel, Kalai Kalaichevan, Amiya Nayak, Ivan Stojmenović

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensEion (Canada)Cistel Technology (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRoyal Society
Mots-clésComputer scienceDynamic Source RoutingDestination-Sequenced Distance Vector routingComputer networkLink-state routing protocolGeographic routingWireless Routing ProtocolRouting (electronic design automation)Static routingRouting protocolWireless ad hoc networkDistributed File SystemDistributed computingRouting tableWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depth First Search (DFS) and position based routing algorithms were proposed in literature. These are localized algorithms that guarantee the delivery for connected ad hoc and sensor wireless networks modeled by arbitrary graphs, including inaccurate location information for a destination node. This paper first optimizes an existing DFS based routing scheme by eliminating from the candidate list neighbors whose messages to other nodes were overheard. We then introduce a new set of localized routing algorithms. The new DFS routing protocol is integrated with power metrics minimizing total power for routing of a message. These DFS Power Progress based algorithms are combinations of known greedy power ad DFS routing algorithms. All algorithms are further enhanced by applying the concept of connected dominating sets, which greatly reduced the search path without impacting significantly the length of effectively constructed path for real tragic. Experiments confirm the efficiency of the new enhanced DFS, power aware and connected dominating set based routing algorithms and ability to guarantee the delivery in arbitrary model due to the DFS routing framework.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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