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Enregistrement W2786118779 · doi:10.1109/jcn.2017.000094

Software defined multihop wireless networks: Promises and challenges

2017· article· en· W2786118779 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

RevueJournal of Communications and Networks · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware-Defined Networks and 5G
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftware-defined networkingComputer networkWireless networkDistributed computingNode (physics)Forwarding planeNetwork topologyWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In multihop wireless networks (MWNs), wireless nodes can communicate with each other through intermediate nodes without the help of any infrastructure. Therefore, wireless nodes are responsible for organizing and configuring the network, and the management of the network is distributed between the nodes. Consequently, it is difficult to overcome the existing challenges such as node mobility and dynamic topology changes, energy constraints, etc. Software defined networking (SDN) is a promising solution, which decouples the control plane and the data plane to overcome the challenges of traditional networks. In the SDN concept, a logically centralized controller makes routing decisions based on the global view of the network and the requirements of applications, and then programs the network. Therefore, it helps to optimize resource allocation and improve the network performance. In this paper, we consider the benefits and the various aspects of applying the SDN concept in MWNs (SDMWN). We first introduce MWNs, existing challenges and the motivation for applying SDN to such networks. Then, after explaining the SDN concept, we review the related work in SDMWN. Finally, we discuss the challenges in applying SDN and future research directions in this area.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,222 · 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