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Enregistrement W2413962607

Next-generation networking technologies from Bell labs

2009· article· en· W2413962607 sur OpenAlexaff
Krishan Sabnani

Notice bibliographique

RevueInternational Symposium on Wireless Communication Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Agent-Based Network Management
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkRouterThe InternetTelecommunicationsVoice over IPHost (biology)Next-generation networkWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The telecom industry has an aspiration of moving to an Internet core for all of its services. Even cellular networks, with billions of end points, are moving to an Internet core. This poses a number of challenges, especially with ever-increasing content traffic. This talk will present these challenges and some efforts at Bell Labs to deal with them. Some of these challenges are issues with Mobile IP, increased complexity of routers, and the need to deal with increasing opex expenses. Here are some solutions Bell labs is working on to enable migration of telecom networks to an Internet core. • Making Mobility a core part of the Internet: Mobile IP is a patch on the original IP design. Traffic sent to a mobile client is first sent to a home agent, which in turn tunnels it to the client in its current location. This design should be fixed to avoid triangulation. Bell Labs has designed a new protocol to deal with this issue. In our new approach, a mobile host gets an address locally (using a lightweight DHCP). Then this address, along with the host's unique ID, gets advertised on the network. • Router designs: The networking community is looking at approaches to open up routers so that third parties can add new features. Bell Labs has developed an approach called softrouter in which routers are disaggregated into simple forwarding elements and shared control elements. This approach enables the easy addition of new functions to the IP networks. • Self-management: Opex is beginning to dominate the total cost of ownership of networks, resulting in a high cost of service to the end-user. This is getting worse with the deployment of femto cells in homes and increasingly complex services. To change this trend, we need extensive automation of the deployment, configuration and optimization of networks. Scalability requires decentralized solutions where discovery and network integration tasks are performed with locally available information under local control. This is in contrast to the mostly centralized network management systems used today. Bell Labs has an extensive program in this area. This research uses various mathematical approaches such as linear programming and genetic programming.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1480,097

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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