Ad-hoc messaging infrastructure for P2P communication in disaster management
Notice bibliographique
Résumé
Traditional means of communication rely on a centralized service provider, which may not be functional in the wake of a disaster. With a traditional cellular service provider, when somebody (Alice) wants to send a text message to someone else (Bob), the message is sent from Alice's phone to a cellular network and then finally to Bob. This process happens regardless if they are located on opposite sides of the world or are in the same room. In this paper, we present the design and implementation of a peer-to-peer (P2P) network which will route text messages along the shortest reliable path. By “shortest path” we mean that if Alice and Bob's phones are in wireless range of each other, the message passes only through their phones over the wireless link. If Alice and Bob are located further apart and their wireless radios are out of range, then a repeater node which can be reached by both Alice and Bob can be deployed and the message will pass through this node, again taking the shortest path. The network can be deployed with inexpensive off-the-shelf microcomputers, such as the Raspberry Pi, which can run off batteries in the event of a power outage. These nodes can be easily deployed and need not be trusted as the messages are encrypted and signed. During our tests, we were able to send text messages across a building over our mesh-network composed of five Raspberry Pi microcomputers running our software and using ad-hoc Wi-Fi for neighbour-to-neighbour links.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».