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Enregistrement W2603348564

Design and dimensioning of a novel compositestar WDM network with TDM channel partitioning

2006· article· en· W2603348564 sur OpenAlexaff
Stefano Secci, Brunilde Sansò

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensPolytechnique MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimensioningProvisioningComputer scienceNetwork topologyInteger programmingComputer networkChannel (broadcasting)Topology (electrical circuits)Network planning and designLinear programmingWavelength-division multiplexingStar networkDistributed computingMathematical optimizationAlgorithmEngineeringMathematicsRing network
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract — This paper presents the design and dimensioning optimization of a novel optical network structure, called the Petaweb, having a total capacity of several Pb/s (10 15 bit/s). Its topology is a superimposition of stars that drastically eases signaling and switching operations. Firstly, we deal with the network model, focusing on the insertion of the time-sharing of the optical channel in network components and in lightpath provisioning. The design problem is jointly a network dimensioning and an assignment problem; we propose for the dimensioning an integer linear programming formulation and a linear resolution algorithm for the assignment. We also propose the use of a quasiregular topology extracted from the optimized regular topology to reduce costs and improve the network utilization. I.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,182 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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