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Enregistrement W4379616663 · doi:10.1109/wfcs57264.2023.10144118

Can Embedded Real-Time Linux System Effectively Support Multipath Transmission? An Experimental Study

2023· article· en· W4379616663 sur OpenAlexaff
Xiaojing Fan, Tao Zheng, Shangpeng Sun, Mikael Gidlund, Johan Åkerberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueReal-Time Systems Scheduling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMultipath propagationTransmission (telecommunications)Embedded systemReal-time computingOperating systemComputer networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise of technologies such as 6G networks, edge computing, and the Industrial Internet has led to a dramatic increase in the amount of data that needs to be transmitted over heterogeneous integrated networks. The resources of embedded devices limit the ability of the Industrial Internet to transmit data. While the multipath transmission mechanism can mitigate data transmission issues of low reliability and low real-time performance from the network-level perspective. As the complexity of industry applications increases, however, the phenomenon that the high-quality data transmission is subject to the influence of the underlying layer is becoming increasingly apparent. The paper aims to explores the possibility of multipath transmission protocol running on a real-time kernel from the perspective of the operating system, as there is a lack of research and reports in this area. Based on RT-Preempt, a real-time system RT-Linux suitable for the “NXP i.MX6Q” ARM integrated board has been proposed, which replaces the native Linux kernel to optimize and enhance its real-time performance. As described in the experiment part, the original standard Linux system OR-Linux and the new RT-Linux are tested with single-threaded and multi-threaded load experiments, respectively. The results of the analysis show that this paper provides a way of validating the trial data and ensuring its accuracy using the lognormal distribution model, which is a statistical distribution used to model variables that are positive and skewed to the right. The RT-Linux scheme has better real-time performance and is more stable than the OR-Linux scheme after real-time processing, showing the viability of the scheme.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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