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Enregistrement W3187761480 · doi:10.32920/ryerson.14645583.v1

OLSR in Android operating system

2021· preprint· en· W3187761480 sur OpenAlexaff
Nasim Chowdhury

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimized Link State Routing ProtocolComputer networkComputer scienceAd hoc wireless distribution serviceWireless Routing ProtocolWireless ad hoc networkMobile ad hoc networkDistributed computingRouting protocolOperating systemWirelessRouting (electronic design automation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimized Link State Routing protocol, an ad-hoc routing protocol, has been popular in wireless devices running on Linux operating system for quite some time. In this project we have outlined the process of preparing Android devices for ad-hoc networking, a way to overcome limitations of the OS for continuous UDP communication, ensure all devices communicate on the same wireless Wi-Fi SSID, Cell-ID, subnet and finally implement the Optimized Links State Routing (OLSR) in Android Operating System using Google Nexus 7 devices. Using the code base from ProjectSPAN, an open source project, OLSR protocol has been ported to Android Nexus 7 devices. The core application is divided into two major sections, MANET and OLSR. Mobile Ad-hoc Network portion of the code takes care of setting up the device for ad-hoc mode communication, firewall and peripheral setup while OLSR portion of the code maintains the neighbor tables, MPRs and routing. The project also describes the process by which a device is prepared to run low level custom codes in Android operating system. The OLSR implementation has been successfully tested with three nodes test bed, demonstrating the multi-hop ad-hoc networking capabilities of this wireless routing protocol. With the aid of the Android’s graphical interface the application is able to exhibit the dynamic nature of the OLSR protocol. As nodes and neighbors in the network moves around with respect to time and relative location, OLSR protocol is able to form new neighbors and elect Multipoint Relay in real time.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,087

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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