MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152447094 · doi:10.1109/icccn.1995.540182

Dual-hop LANs using station wavelength routing

2002· article· en· W2152447094 sur OpenAlexaff
Nima Ahmadvand, T.D. Todd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNetwork packetComputer networkWavelength-division multiplexingPacket switchingMetropolitan area networkReuseRouting (electronic design automation)WavelengthDistributed computingLocal area networkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In future WDM local area networks, the number of available wavelengths may initially be fairly modest. As a result, spatial reuse is required in order to obtain designs which will support a reasonable number of stations. A dual-hop architecture is considered. The network is partitioned into two stages. In the first, the wavelength agility of the user stations is used to route packets from a given local optical network (LON) to a destination LON. When packets arrive at their destination LON, they are buffered and transmitted onto the required wavelength. There are a number of significant advantages to this arrangement. In addition, the proposed design takes advantage of increasingly available commercial ATM buffer/switch components. Several hybrid electro-optic designs are discussed. We propose electronic implementations for the buffering stage and also consider the "almost" all-optical approaches first introduced by Haas (1993). The performance of the proposed systems is considered using various traffic models. Simplified control strategies are also proposed and multiple wavelength sharing is used to decrease the number of required buffers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Optical Network TechnologiesTravaux en français237 207