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Enregistrement W2139199201 · doi:10.1109/wcnc.2008.51

Packet Oriented Error Correcting Codes Using Vandermonde Matrices and Shift Operators

2008· article· en· W2139199201 sur OpenAlexaff
Ali Al‐Shaikhi, Jacek Ilow

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVandermonde matrixNetwork packetComputer scienceAlgorithmError detection and correctionDecoding methodsPacket generatorLink state packetProcessing delayOverhead (engineering)Transmission delayArithmeticTheoretical computer scienceMathematicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a design of packet oriented systematic block codes based on the Vandermonde matrix applied to a group of k information packets to construct r redundant packets which are transmitted together with the original packets into the network. The investigated codes are capable of correcting a single erroneous packet in a group of n = k+r received packets, irrespective of the number of bits in error within this packet. The elements of the Vandermonde matrix are bit level right arithmetic shift operators and this, combined with low-overhead packet padding, enables simple endcoding/decoding procedures as compared to some of the more traditional packet-level error correction approaches. The latter, similar to the codes proposed in this paper, is applicable to packets of any size with the same lengths within the block of k information packets. The correction of erroneous packet is based on syndrome decoding that provides both the location of the packet in error and the locations of the bits in error within this packet. The general code design principles are illustrated in the paper with examples of codes of different rates but the same minimum distance of three. The design performance is tested using Monte Carlo simulations and shows good agreement with theoretical results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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