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Enregistrement W2477462074 · doi:10.4018/978-1-4666-0321-9.ch001

Mobility Prediction and Mobile-aware Routing Protocols in MANETs

2012· book-chapter· en· W2477462074 sur OpenAlexaff
Lamiaa Khalid, Muhammad Jaseemmuddin, Alagan Anpalagan

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkMobile ad hoc networkComputer scienceMobility modelWireless ad hoc networkNode (physics)Optimized Link State Routing ProtocolAdaptive quality of service multi-hop routingWireless networkAd hoc wireless distribution serviceRouting protocolDistributed computingWirelessRouting (electronic design automation)EngineeringTelecommunicationsNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ad hoc wireless networks comprise of mobile devices that use wireless transmission for communication without the need for a pre-existing infrastructure. One of the main characteristics of ad hoc networks is that they are self-organizing, which necessitates that all networking functions be performed by the nodes themselves. When designing mobile ad hoc networks, several challenges arise due to the shared nature of the wireless medium, limited transmission range of wireless devices, and node mobility. Node mobility poses a greater challenge as it makes routes more prone to frequent ruptures, which in turn degrades the overall network performance. If the future movement of the node can be predicted in a precise way, the impact of mobility can be decreased, and the overall performance of the network can be improved. This chapter provides an introduction and a critical review on some of the existing mobility prediction models and their effect on the performance of existing routing protocols.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSans objet
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
Publié2012
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