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Enregistrement W4389358935 · doi:10.36595/jire.v6i2.819

PERANCANGAN JARINGAN WIFI DENGAN MENGGUNAKAN TOP DOWN NETWORK DESIGN

2023· article· id· W4389358935 sur OpenAlexaboutno aff
Fritz Gamaliel, P. Yudi Dwi Arliyanto

Notice bibliographique

RevueJurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sebagian besar indekos menyediakan fasilitas internet WiFi kepada para penghuninya. Salah satu kelebihan WiFi daripada LAN adalah tanpa kabel sehingga fleksibel dan menjangkau pengguna bergerak. Namun ada kemungkinan-kemungkinan yang dapat mempengaruhi kualitas sinyal WiFi salah satunya adalah tembok pembatas. Pemilik indekos Calgary E1 membangun tembok pembatas antara rumah bagian depan dengan rumah bagian belakang yang menyebabkan sinyal WiFi dari router ISP yang ada di rumah bagian depan tidak terpancarkan dengan maksimal ke semua kamar penghuni yang ada di rumah bagian belakang. Hal tersebut dibuktikan dengan pemeriksaan kualitas sinyal WiFi dari kamar penghuni rumah bagian belakang mendapatkan -82dbm. Sedangkan penghuni indekos Calgary E1 bagian belakang juga membutuhkan fasilitas internet salah satunya untuk menunjang kegiatan WFH (Work From Home). Pada penelitian ini digunakan top down network design untuk mengembangkan jaringan existing yang ada pada indekos Calgary E1. Pada desain jaringan fisik, ditambahkan sebuah perangkat WiFi TL-WR841HP pada rumah bagian belakang. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilaksanakan, terbukti bahwa semua kamar penghuni yang ada di rumah bagian belakang telah dapat menggunakan WiFi melalui perangkat WiFi TL-WR841HP. Hal tersebut dibuktikan dengan pemeriksaan kualitas sinyal WiFi dari kamar penghuni rumah bagian belakang dimana kamar nomor 3 mendapatkan -66dbm dan kamar nomor 4 mendapatkan -49dbm.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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