Intelligent content-based routing for enhanced Internet services
Notice bibliographique
Résumé
An Intelligent content-based router should be designed to analyze data and find a suitable server for processing a client's request quickly and efficiently.Current content routers examine only the HTTP based URL request and routes the request to the "best" server for processing.These routers fail to examine different types of TCP-based user requests.The content router developed in this thesis examines all type of TCP-based requests.The content router is a core router that simply forwards packets to the edge routers for delivery after performing its content based processing.This router can be replicated to achieve higher performance in large networks.Moreover, by adopting a formal design approach, which is subject to mechanical evaluation using the Z-EVES tool, the correctness ofthe design is ascertained.The objectives of this thesis are to:Provide an object-oriented design of an intelligent content-based router (a network device that routes packets based on their contents) for e-commerce applications using the UML paradigm.Model the design using the Z specification language to guarantee correctness and prove the reliability of the design.In particular, Z notation will provide the capability to capture both dynamic and static features and operations of the proposed content-based router.Provide a prototype implementation of the design as a proof of concept.JJ 35 36 38 44 Class diagram for Content-Based Router Activity diagram for Content-Based Router.46 Sequence diagram for Content-Based Router.47 Deployment diagram for Content-Based Router.4g
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».