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Enregistrement W2365886613

A Resource Discovery Algorithm of Mobile Phone Communication Based on Mobile Ad Hoc Network and Its Implementation

2010· article· en· W2365886613 sur OpenAlexvenueno aff
Yu Liu

Notice bibliographique

RevueMicrocomputer applications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkMobile ad hoc networkDatagramMulticastDistributed computingMobile computingUnicastWireless ad hoc networkOptimized Link State Routing ProtocolMobile phoneRouting protocolNetwork packetWirelessOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the existing mobile Ad hoc networks (MANET) resource discovery algorithm improvements,we propose mobile resource discovery algorithm (MRDA) by which mobile phone can communicate in MANET. In this algorithm,each node has equivalent function,uses both multicast and unicast combination to send a message to be more rational in the use of bandwidth. It solved information flooding,high bandwidth occupancy problems by broadcast,resulting in demoted ability of nodes computing and many other issues. MRDA uses distributed hash tables (DHTs) to store the routing table entry information,reducing the total network overhead. It enhanced computing power of equipment as well. Meanwhile,on account of the phone's memory,power-constrained and other characteristics,the format of the datagram is designed to simplify the datagram structure and use dynamic advertising datagram transmission interval,effectively reducing the memory and network transmission cost. Finally,we established communication between the mobile terminal nodes in MANET environment and implement mobile phone communication prototype by MRDA.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,593

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2010
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