Employing channel probing to derive end-of-life service margins for optical spectrum services
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
Optical spectrum as a service (OSaaS) spanning over multiple transparent optical network domains can significantly reduce the investment and operational costs of the end-to-end service. Based on the black-link approach, these services are empowered by reconfigurable transceivers and the emerging disaggregation trend in optical transport networks. This work investigates the accuracy aspects of the channel probing method used in generalized signal-to-noise ratio (GSNR)-based OSaaS characterization in terrestrial brownfield systems. OSaaS service margins to accommodate impacts from enabling neighboring channels and end-of-life channel loads are experimentally derived in a systematic lab study carried out in the Open Ireland testbed. The applicability of the lab-derived margins is then verified in the HEAnet production network using a 400 GHz wide OSaaS. Finally, the probing accuracy is tested by depleting the GSNR margin through power adjustments utilizing the same 400 GHz OSaaS in the HEAnet live network. A minimum of 0.92 dB and 1.46 dB of service margin allocation is recommended to accommodate the impacts of enabling neighboring channels and end-of-life channel loads. A further 0.6 dB of GSNR margin should be allocated to compensate for probing inaccuracies.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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