Probabilistic Bounds on the End-to-End Delay of Service Function Chains\n using Deep MDN
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
Ensuring the conformance of a service system's end-to-end delay to service\nlevel agreement (SLA) constraints is a challenging task that requires\nstatistical measures beyond the average delay. In this paper, we study the\nreal-time prediction of the end-to-end delay distribution in systems with\ncomposite services such as service function chains. In order to have a general\nframework, we use queueing theory to model service systems, while also adopting\na statistical learning approach to avoid the limitations of queueing-theoretic\nmethods such as stationarity assumptions or other approximations that are often\nused to make the analysis mathematically tractable. Specifically, we use deep\nmixture density networks (MDN) to predict the end-to-end distribution of the\ndelay given the network's state. As a result, our method is sufficiently\ngeneral to be applied in different contexts and applications. Our evaluations\nshow a good match between the learned distributions and the simulations, which\nsuggest that the proposed method is a good candidate for providing\nprobabilistic bounds on the end-to-end delay of more complex systems where\nsimulations or theoretical methods are not applicable.\n
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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