MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2617596100 · doi:10.11591/ijeecs.v6.i1.pp16-25

An Adaptive Cross-Layer Architecture to Optimize QoS Provisioning in MANET

2017· article· en· W2617596100 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensSte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceAdaptive quality of service multi-hop routingQuality of serviceMobile ad hoc networkMobile QoSWireless ad hoc networkNode (physics)ProvisioningWirelessDistributed computingRouting protocolOptimized Link State Routing ProtocolRouting (electronic design automation)Service (business)TelecommunicationsEngineeringService provider

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Mobile Ad Hoc Network (MANET) is a collection of mobile nodes, which dynamically form a temporary network, without using any infrastructure like wireless access points or base-stations. The provision of QoS guarantees is much more challenging in Mobile Ad hoc Networks. There are many interesting applications such as multimedia services, disaster recovery etc can be supported if Quality-of-Service (QoS) support can be provided for MANETs. But QoS provisioning in MANETs is a very challenging problem when compared to wired IP networks. This is because of unpredictable node mobility, wireless multi-hop communication, contention for wireless channel access, limited battery power and range of mobile devices as well as the absence of a central coordination authority. So, the design of an efficient and reliable routing scheme providing QoS support for such applications is a difficult task. In this paper we studied the challenges and approaches for QoS aware routing techniques. </p><p> </p>

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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