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Enregistrement W2610999214 · doi:10.24200/squjs.vol7iss1pp1-10

Design of all Optical Packet Switching Networks

2002· article· en· W2610999214 sur OpenAlexafffund
Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

RevueMaǧallaẗ ǧāmiʿaẗ al-Sulṭān Qābūs li-l-ʿulūm/Sultan Qaboos University journal for science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceOptical switchComputer networkNetwork packetElectronic engineeringNode (physics)Routing and wavelength assignmentWavelength-division multiplexingEngineeringWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical switches and wavelength converters are recognized as two of the most important DWDM system components in future all-optical networks. Optical switches perform the key functions of flexible routing, reconfigurable optical cross-connect (OXC), network protection and restoration, etc. in optical networks. Wavelength Converters are used to shift one incoming wavelength to another outgoing wavelength when this needs to be done. Always residing in optical switches, they can effectively alleviate the blocking probability and help solve contention happening at the output port of switches. The deployment of wavelength converters within optical switches provides robust routing, switching and network management in optical layer, which is critical to the emerging all-optical Internet. However, the high cost of wavelength converters at current stage of manufacturing technology has to be taken into consideration when we design node architectures for an optical network. Our research explores the efficiency of wavelength converters in a long-haul optical network at different degrees of traffic load by running a simulation. Then, we propose a new cost-effective way to optimally design wavelength-convertible switch so as to achieve higher network performance while still keeping the total network cost down. Meanwhile, the routing and wavelength assignment (RWA) algorithm used in the research is designed to be a generic one for both large-scale and small-scale traffic. Removing the constraint on the traffic load makes the RWA more adaptive and robust. When this new RWA works in conjunction with a newly introduced concept of wavelength-convertible switches, we shall explore the impact of large-scale traffic on the role of wavelength converter so as to determine the method towards optimal use of wavelength convertible switches for all-optical networks.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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