MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4395451651 · doi:10.18280/isi.290215

Optimising the Epmipv6 Protocol for the Analysis of Advanced Sensor Networks

2024· article· en· W4395451651 sur OpenAlexvenueno aff
Madhava Rao Maganti, Kurra Rajashekar Rao

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Computer scienceComputer networkMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work is to have a look at the successfulness of the PFMIPv6 protocol.EPMIPv6-AS over IEEE 802.11axCMake delivers standard overall performance for advanced features like 4K or 8K films, increased capacity, high community apps, all wireless locations, and the Internet of Things (IoT) using Network Simulator (NS) version 3.36.The proxy mobile IPv6 for advanced sensor networks phase of the next-generation web protocol (EPMIPv6-AS) is an extension of the PFMIPv6 movability management.It permits nearby mobilitybased routing of IP datagrams to IPv6 hosts except station participation in the IP address signaling.A mobile node avoids the signaling expense and response times associated with modify IP addresses by maintaining its IP address while switching across links.Local mobility is still required, but IPv6 also adds additional specifications like Mobile Node, Advanced Sensor Mobile Access Gateway (ASMAG), and Advanced Sensor Local Mobility Anchor (ASLMA).While moving between serving networks during handover, the mobile station's IP remains consistent, hence location privacy may not be guaranteed.This paper carried out analytical comparison studies for the PFMIPv6 and EPMIPv6-AS mobile protocols.In order to compare costs, we raised the binding update cost value and packet delivery cost value.Wi-Fi 6 consumers in dense locations are available upgrades; it improves as high-efficient Wi-Fi.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIngénierie des systèmes d informationMême sujetEnergy Efficient Wireless Sensor NetworksTravaux en français237 207