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Enregistrement W3001623914 · doi:10.1109/tnet.2019.2963792

Steganographic-Based Header Size Reduction Technique for Multimedia Streams

2020· article· en· W3001623914 sur OpenAlexafffund
Fuad Shamieh, Xianbin Wang

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Networking · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensCMC Microsystems (Canada)Western University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceComputer networkNetwork packetHeaderOverhead (engineering)Hypertext Transfer ProtocolInternet ProtocolTransmission Control ProtocolMultimediaThe InternetNode (physics)Link Control ProtocolUser Datagram ProtocolQuality of serviceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High quality multimedia streaming over the Internet has proliferated in modern society due to the ever-increasing ties amongst people and businesses, thereby occupying the majority of all exchanged data traffic. The Internet is the primary multimedia exchange medium that is being used beyond its intended design. Using Hypertext Transfer Protocol/Transmission Control Protocol (HTTP/TCP), multimedia can be delivered to virtually all devices connected to the Internet. HTTP-based streaming suffers from the increasing overhead generated as the stream length, quality, and non-deterministic path conditions vary. In this paper, a novel cross-layer signalling reduction scheme is proposed to alleviate resource consumption in networks exchanging multimedia. The proposed scheme is a steganographic-based protocol translator that encodes information within multimedia payloads prior to packet flight to reduce the size of exchanged data. The encoded data is used by node pairs to replace bulky protocols, such as TCP, with lightweight protocols, such as User Datagram Protocol (UDP). In addition to the protocol translator, a routing scheme is given to be used in place of the inflated networking protocols to further reduce the header footprint. A utility function is developed to find the optimal overhead savings where simulations are conducted to verify the designs. Using virtual machines, the proposed translator is implemented where a multimedia file is exchanged and subject to encoding. The simulations and implementation show that the proposed methodologies will decrease the amount of signalling needed while increasing the overall network capacity. Furthermore, the proposed methods are capable of successfully extending existing signalling reduction methods.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,210 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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