Continuous rainbow network flow: rainbow network flow with unbounded delay
Notice bibliographique
Résumé
In Chapter 5, we introduced a practical approach to the NASCC problem by optimal diversity routing of MDC code streams (the RNF problem) and optimal design of the MDC codes by PET technique. There, we briefly discussed the role of the common rate of the descriptions r and the total number of possible descriptions K . The developments so far assumed communication with bounded delays, in which case the values of r, K become particularly important. When the delay constraint is relaxed, we find that the set of all achievable distortion tuples converges to a limit independent of the description rate r . This limiting region will turn out to have a simple representation by introduction of a new form of flow we call continuous Rainbow Network Flow, or co RNF, as opposed to the discrete version of the problem considered so far in the thesis. co RNF can be viewed as the generalization of the RNF to fractional flows and is the subject of Sections 7.1 and 7.2. In di RNF, we assumed the existence of K descriptions of equal rate r . co RNF, in one view, relaxes the constraint on description rates and allows for an arbitrary number of descriptions. Therefore, co RNF contains RNF as a special case. On the converse side, we show that the performance achievable with arbitrary description rates can be achieved, arbitrarily closely, using any description rate, provided that the delay constraint is relaxed and the number of descriptions is left unbounded.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».