Framework for Vertical Performance Assessment in Very Large-Scale Cellular Networks
Notice bibliographique
Résumé
As 4G networks evolve toward full 5G deployment and beyond 5G (B5G) research begins, new vertical opportunities are being introduced in the context of intelligent transportation, power systems, smart-city urban operation, security services, etc. The diversity of the vertical requirements as well as their particular implementation in citywide locations will make it a real challenge to be able to assess or predict application performance for some of those verticals. In this article, we were motivated by the fact that because of the very nature of verticals and their interaction with a very large-scale telecommunications infrastructure, neither measurements nor small-scale simulations will be sufficient for application performance monitoring and prediction. To enable the assessment and prediction of verticals, so-called Quality of Experience (QoE), we propose a comprehensive framework for very large-scale simulation. The framework is based on the random generation of realistic key performance indicators (KPIs), which vary according to changes produced by the dynamics of urban systems. The probability distributions used for context-dependent random generation are built from samples taken from either “traditional” small-scale simulations or real local measurements. Finally, we present the framework’s key features and current roadblocks for an end-to-end widespread implementation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».