Invited paper: The audacity of fiber-wireless (FiWi) networks: revisited for clouds and cloudlets
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing awareness among industry players of reaping the benefits of mobile-cloud convergence by extending today's unmodified cloud to a decentralized two-level cloud-cloudlet architecture based on emerging mobile-edge computing (MEC) capabilities. In light of future 5G mobile networks moving toward decentralization based on cloudlets, intelligent base stations, and MEC, the inherent distributed processing and storage capabilities of radio-and-fiber (R&F) networks may be exploited for new applications, e.g., cognitive assistance, augmented reality, or cloud robotics. In this paper, we first revisit fiber-wireless (FiWi) networks in the context of conventional clouds and emerging cloudlets, thereby highlighting the limitations of conventional radio-overfiber (RoF) networks such as China Mobile's centralized cloud radio access network (C-RAN) to meet the aforementioned trends. Furthermore, we pay close attention to the specific design challenges of data center networks and revisit our switchless arrayed waveguide grating (AWG) based network with efficient support of east-west flows and enhanced scalability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».