Implementing an IPv6 QoS management scheme using flow label & class of service fields
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.
Notice bibliographique
Résumé
The core of any quality of service (QoS) scheme is how to monitor and manage traffic flows that have guaranteed QoS. The two QoS approaches used in the literature are, IntServ (integrated service) (White, P.P., 1997) and DiffServ (differentiated service) (Blake, S. et al., 1998). IntServ uses the resource reservation protocol (RSVP) for signaling the path. Decisions on QoS requests are taken by each router independently. DiffServ uses bandwidth brokers as a QoS management model to negotiate requests, communicate with edge nodes and track reservations. We propose an IPv6 QoS management scheme that uses the flow label and traffic class (TC) fields for reserving resources. Edge nodes use these two fields for classification, scheduling and monitoring traffic flows which have requested QoS from the network. Classification is not limited to a number of predefined classes, but on the priority levels (TC field). Processing time is minimized and routing is optimized as routers have to check only the flow identification fields, source IP address and flow label, to direct traffic appropriately. The QoS parameters used are end-to-end delay and packet loss. The simulations are performed on a network simulator (NS-2) (http://www.isi.edu/nsnam/ns/, 2003).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle