Congestion Control Mechanism on Transport Layer Protocol: The Application of Terahertz Frequency
Notice bibliographique
Résumé
Due to the increasing population, there is a demand for new technologies that require nanotechnology.As a result, rapid increase in congestion will be experienced in the transport layer protocol.The transport layer protocol serves as a vehicle to transmit data from one layer to the next.Nanotechnology uses extremely small components in the region of 1×10 -9 or smaller.Moreover, with the new viruses or pandemics already detected like Ibola, Coronavirus, Monkeypox, etc. new technologies that will transmit data from the body of a patient to healthcare practitioners will be required and during this period, there will be a large amount of data transferred from one device to the other, and this will increase congestion in the network.The usage of social media, i.e., WhatsApp, Facebook, Twitter, Instagram, TikTok, etc., has also increased significantly, contributing to congestion in the wireless network.The use of wires to connect two or more devices is becoming obsolete as the world is moving towards the next industrial revolution.One of the Modelers that are used in wireless systems in local area networks is known as Optimized Network Engineering Tool (OPNET) 14.5.This simulation method is used in this paper to conclude.This paper also suggests further research that needs to be undertaken.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».