Forming MS-Free and Outdegree-Limited Bluetooth Scatternets in Pessimistic Environments
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
This paper introduces two distributed Bluetooth scatternet formation (BSF) algorithms, called BSFWAVVY(MSF) and BSFWAVVY(ODL). The first algorithm forms scatternets that does not contain master-slave (MS) bridges (MS-free scatternets), whereas the second algorithm forms scatternets in which each piconet has at most k slaves (outdegree-limited scatternets). The motivation is that MS-freeness and outdegree limitation are the two properties that significantly improve the quality of the scatternets. However, and contrary to the existing BSF algorithms, our algorithms consider these properties under pessimistic environments modeled as arbitrary networks (i.e., no assumptions are made on the underlying network topology). We give two lower bounds that prove the asymptotic optimality of our algorithms with respect to time complexity and message complexity. We also show that the problem of forming MS-free and outdegreelimited scatternets at the same time is NP-COMPLETE. We introduce a time-efficient implementation of BSFWAVVY(MSF) and BSFWAVVY(ODL) that exploits unique characteristics of Bluetooth networks. Simulation experiments show that our algorithms have short execution time relative to major BSF algorithms and it outperforms other major algorithms with respect to various performance metrics.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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