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Enregistrement W6947322203 · doi:10.3929/ethz-a-010095459

Sequential Transmission of Markov Sources over Burst Erasure Channels

2014· article· en· W6947322203 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueRepository for Publications and Research Data (ETH Zurich) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésErasureDecoding methodsMarkov processBinary erasure channelEncoderMarkov chainSequence (biology)Data compressionChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the sequential coding of a Markov source process under error propagation and decoding delay constraints.The source sequence at each time is sampled i.i.d.along the spatial dimension and from a first order Markov process along the temporal dimension.The channel can introduce a single erasure burst of maximum length B starting at any arbitrary time.The encoder must operate in a causal fashion, whereas the decoder must losslessly reconstruct each source sequence with a delay of T , except those sequences that occur in a window of length B + W following the erasure burst.We study the minimum achievable compression rate as a function of B, W and T .When specialized to T = 0, we recover our earlier results for the case of zero decoding delay.We also treat an extension where the channel introduces multiple erasure bursts, separated by a guard interval of a certain minimum duration.Finally we present a special source model for which an exact characterization of the minimum rate is obtained.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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