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Enregistrement W2480370775 · doi:10.4018/978-1-60960-042-6.ch002

Routing in Wireless Ad Hoc and Sensor Networks

2011· book-chapter· en· W2480370775 sur OpenAlexaff
Miloš Stojmenović

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkGeographic routingComputer scienceWireless ad hoc networkDynamic Source RoutingDestination-Sequenced Distance Vector routingDistributed computingOptimized Link State Routing ProtocolWireless Routing ProtocolLink-state routing protocolRouting protocolRouting (electronic design automation)WirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Routing is the process of finding a path from a source node to a destination node. Since each node has a limited transmission range, the message is normally forwarded by other nodes in an ad hoc or sensor network. Therefore routes normally consist of several hops. Proposed routing schemes can be divided into topological and position based, depending on the availability of geographic location for nodes. Topological routing may be proactive or reactive. Position based routing consists of greedy approaches applied when a neighbor closer to the destination (than the node currently holding the packet) exists, and recovery schemes otherwise. In order to preserve bandwidth and power which are critical resources in ad hoc and sensor networks, localized approaches are proposed, where each node acts based solely on the location of itself, its neighbors, and the destination. There are various measures of optimality which lead to various schemes which optimize hop count, power, network lifetime, delay, or other metrics. A uniform solution based on ratio of cost and progress is described here

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,034

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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