Internal nodes based broadcasting in wireless networks
Notice bibliographique
Résumé
In a multi-hop wireless network, each node has a transmission radius and is able to send a message to one or all of its neighbors that are located within the radius. In a broadcasting task, a source node sends the same message to all the nodes in the network. Some existing solutions apply re-broadcasting from each cluster-head or border node in a clustered structure. We propose to reduce the communication overhead of the broadcasting algorithm by applying the concept of internal nodes. The maintenance of internal nodes requires much less communication overhead than the maintenance of the cluster structure of the nodes. In one-to-all broadcasting, only the internal nodes forward the message, while in the one-to-one case, messages are forwarded on the edges that connect two internal nodes and on edges that connect each non-internal node with its closest internal node. Existing notions of internal nodes are improved by using node degrees instead of their IDs in internal node decisions. Highest node degrees are also proposed for reducing the number of cluster-heads and border nodes in a clustering algorithm. Further savings are obtained if GPS and the concept of planar subgraphs are used for one-to-one networks. In case of one-to-all model, no re-broadcasting is needed if all neighbors have already received the message. The important features of the proposed algorithms are their reliability, significant savings in the re-broadcasting, and their localized and parameterless behavior. The reduction in the communication overhead for the broadcasting task, with respect to existing methods, is measured experimentally.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».