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Enregistrement W2163977791 · doi:10.1109/ccece.2005.1557297

Quality of service for digital video broadc

2006· article· en· W2163977791 sur OpenAlexaff
S. Voora, Ken Ferens, Attahiru Sule Alfa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAdvanced Queuing Theory Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkQuality of serviceNetwork packetBroadcasting (networking)TelecommunicationsMobile QoSDigital Video BroadcastingService providerBandwidth (computing)Service (business)The InternetBusinessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-powered direct broadcast satellites can be used to transmit large volumes of data directly to extensive users or user groups. This technology is based on a technique of carrying IP packets over an DVB/MPEG-2 (digital video broadcasting) stream. Transmission of IP packets over an DVB/MPEG-2 stream is not new technology; however, providing a guaranteed QoS (end-to-end) in such networks is a novel approach, which has not been widely researched. There exists a need to provide a multi-tier QoS architecture for such networks. For example, a satellite data broadcasting company has a large satellite earth station capable of communicating data over satellite up to the full transponder rate, typically greater than 100 Mbps. A teleport such as this prefers to sell portions of its bandwidth to other data broadcasting companies, such as government data hubs, banking institutions and Internet service providers (ISPs). These middle companies in turn sell bandwidth to end users. The problem is the teleport needs to offer different levels of QoS to the middle companies, who in turn need to provide different levels of QoS to end users. This problem is compounded by the need to sell differentiated services to competing companies. Furthermore, end users typically would pay for constant, variable, or unspecified bit rate services. In this paper we present a design of a multi-tier QoS architecture to suit the needs of providing multi-tier levels of differentiated services. We analyze this design using a queuing model which shows promising 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 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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,303

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 savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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