Ordonnancement équitable dans la couche MAC avec détection multi-usagers dans les réseaux Ad hoc
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les protocoles de la couche MAC dans les réseaux Ad hoc ont des contraintes inhérentes \nliées au débit et la qualité de service (QoS). Le nouveau concept, modèle de réception multiusagers \nutilise plusieurs canaux. Plusieurs transmissions peuvent être autorisées entre les noeuds et le \nnoeud peut avoir plusieurs réceptions à la fois. Cette technologie plus avancée peut de façon \nsignificative améliorer la performance dâutilisation de la bande passante. Les signaux multiples des \ndifférents mobiles peuvent être reçus en même temps, ce qui permet de réduire le délai d'un bout à \nl'autre de transfert de paquet. La réception multi usagers évite lâinterférence entre les signaux reçus et \ncette caractéristique peut augmenter l'utilisation de la bande passante avec un grand facteur .Cette \ntechnologie permet dâéviter les collisions car elle peut résoudre le problème des noeuds cachés. \nLâordonnancement équitable dans la couche MAC avec détection multi-usagers dans les \nréseaux Ad hoc peut assouplir certaines de ces contraintes et de fournir des gains importants dans le \ndébit et la qualité de Service (QoS). Ces gains peuvent être réalisés en mettant en oeuvre un \nalgorithme dâordonnancement équitable distribués qui doit choisir l'une de plusieurs \nconfigurations de transmission possible à chaque trame. Cette fonctionnalité permet de \nformuler des différents objectifs dâordonnancement comme la minimisation de délai ou la \nmaximisation de débit. Dans ce projet nous concentrons sur l'analyse et la comparaison des \nperformances avec différents objectifs, y compris des formulations multi-objectives. Nous \navons d'abord mis en place un modèle d'ordonnancement qui minimise le délai en utilisant \nlâalgorithme âStart Time Fair Queuingâ (STFQ) et comparer ses performances avec des \nmodèles dâordonnancements qui maximise le débit. Les résultats numériques montrent de la \nsouplesse et l'efficacité de l'approche proposée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it