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Enregistrement W2129522531 · doi:10.1109/wimob.2005.1512900

IP configuration in ad hoc networks

2006· article· en· W2129522531 sur OpenAlexaff
Abdellatif Ezzouhairi, Alejandro Quintero, Samuel Pierre

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMobile ad hoc networkComputer networkMerge (version control)Wireless ad hoc networkDistributed computingNode (physics)Vehicular ad hoc networkLatency (audio)Optimized Link State Routing ProtocolOverhead (engineering)Routing protocolEngineeringRouting (electronic design automation)TelecommunicationsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile ad hoc networks are a type of mobile network that functions without any fixed infrastructure. This new mobility context is highly dynamic. One of the weaknesses of ad hoc networks is node configuration. The configuration issue in MANET consists in assigning IP addresses to mobile nodes and dealing with the dynamic behavior of the network. To complete node configuration, new solutions prove to be necessary. Several solutions have been proposed in the literature. However, these approaches have many weaknesses. This paper proposes an autoconfiguration protocol for MANET (APM), which is based on direct configuration of new nodes and on centralized control of the configuration service. The APM considers node arrivals, node departures, and network partitioning and merge. Theoretical computation and simulation results show that APM has low latency and low overhead compared to most configuration methods based on conflict detection.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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