Voronoi diagram and convex hull based geocasting and routing in wireless networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we propose a general algorithm (based on an unified framework for both routing and geocasting problems), in which message is forwarded to exactly those neighbors which may be best choices for a possible position of destination (using the appropriate criterion). We then propose and discuss new VD‐GREEDY and CH‐MFR methods and define R‐DIR, modified version of existing directional methods. In VD‐GREEDY method, these neighbors are determined by intersecting the Voronoi diagram of neighbors with the circle (or rectangle) of possible positions of destination, while the portion of the convex hull of neighboring nodes is analogously used in the CH‐MFR method. Routing and geocasting algorithms differ only inside the circle/rectangle. The proposed methods may be also used for the destination search phase allowing the application of different routing schemes after the exact position of destination is discovered. VD‐GREEDY and CH‐MFR algorithms are loop free, and have smaller flooding rate (with similar success rate) compared to directional method. We proposed to use dominating set concept to reduce flooding ratio significantly, with a marginal impact on success rate and hop count. Simulations, involving the proposed and some known algorithms, are performed for two basic scenarios, one for geocasting and reactive routing, and the other for proactive routing, and both showed that our methods have higher success rate and lower flooding rate compared to existing methods. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle