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Enregistrement W2604831683 · doi:10.24138/jcomss.v2i1.303

Mobile IP Address Efficiency

2017· article· en· W2604831683 sur OpenAlexaff
Zhen Zhen, Srinivas Sampalli

Notice bibliographique

RevueJournal of Communications Software and Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIPv6, Mobility, Handover, Networks, Security
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceIPv4Mobile IPComputer networkNetwork address translationNAT traversalIP address managementNetwork addressIPv6IPv6 addressAddress spaceMobile computingHost (biology)Protocol (science)Computer securityNode (physics)ARP spoofingWireless networkInternet ProtocolTelecommunicationsWirelessThe InternetWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In future wireless networks, Mobile IP will be widely deployed as a general mobility protocol. Currently, in theprotocol each mobile node (MN) should have one public home address to identify itself when it is away from home. Unlike the stationary host, the MN cannot simply use private addresses when NAT (Network Address Translation) is enabled. How to assign public addresses among mobile nodes is important to save the already limited IPv4 addresses. Even though Mobile IPv6 can provide a large address space, when communicating with IPv4 based hosts, the MN still needs to use one public IPv4 address. Protocol translation can map between IPv6 and IPv4 addresses;however, it is a NAT-based approach and breaks end-to-endcommunications. From a new perspective, we propose anaddress-sharing mechanism that allows a large number of MNs to share only one IPv4 public address while avoiding most of the drawbacks of NAT.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,021

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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