12.2.2 Neural Networks as Adaptation PoliciesVarious projects have att dịch - 12.2.2 Neural Networks as Adaptation PoliciesVarious projects have att Việt làm thế nào để nói

12.2.2 Neural Networks as Adaptatio

12.2.2 Neural Networks as Adaptation Policies
Various projects have attempted to simplify the process of reconfiguration by mapping application specified QoS requirements to protocol configurations. Work by Box et al. (1992) and Zitterbart (1993) classified applications into service classes according to Table 12.1 and mapped each to a predefined protocol configuration. The DaCaPo project uses a search based heuristic, CoRA (Plagemann et al., 1994), for evaluation and subsequent renegotiation of protocol configuration. The classification of building blocks and measurement of resource usage are combined in a structured search approach enabling CoRA to find suitable configurations. The properties of component functions, described in a proprietry language L, are based on tuples of attribute types such as throughput, delay and loss probability. CoRA configures protocols for new connections at runtime with respect to an applications requirements, the characteristics of the offered transport service and the availability of end system resources. The second approach provides a greater degree of
customisation, but the time permitted to locate a new configuration determines the quality of solution found. Beyond these investigations there is little work on heuristics for the runtime optimisation of protocol configuration.
In the search for a more efficient method of performing this mapping, an approach
similar to that used in Bhatti and Knight (1998) for processing QoS information about
media flows was considered. However, the volume of data required to represent and reason about QoS rendered this solution intractable for fine-grained protocol configuration in an Operating System environment. Although impractical, this served to highlight the highly consistent relationships between conditions, requirements and the actual performance of individual configurations. For example, consider two requirements, bit error tolerance and required throughput, and a protocol with variable error checking schemes. The more comprehensive the error checking, the greater the impact it has on throughput. This is the206 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques case for processing overhead (raw CPU usage) and knock-on effects from the detection of errors (packet retransmission). As emphasis is shifted from correctness to throughput, the
selection of error function should move from complete to non-existent, depending on the level of error in the end-to-end connection.
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
12.2.2 Neural Networks as Adaptation PoliciesVarious projects have attempted to simplify the process of reconfiguration by mapping application specified QoS requirements to protocol configurations. Work by Box et al. (1992) and Zitterbart (1993) classified applications into service classes according to Table 12.1 and mapped each to a predefined protocol configuration. The DaCaPo project uses a search based heuristic, CoRA (Plagemann et al., 1994), for evaluation and subsequent renegotiation of protocol configuration. The classification of building blocks and measurement of resource usage are combined in a structured search approach enabling CoRA to find suitable configurations. The properties of component functions, described in a proprietry language L, are based on tuples of attribute types such as throughput, delay and loss probability. CoRA configures protocols for new connections at runtime with respect to an applications requirements, the characteristics of the offered transport service and the availability of end system resources. The second approach provides a greater degree ofcustomisation, but the time permitted to locate a new configuration determines the quality of solution found. Beyond these investigations there is little work on heuristics for the runtime optimisation of protocol configuration.In the search for a more efficient method of performing this mapping, an approachtương tự như được sử dụng trong Bhatti và Hiệp sĩ (1998) để xử lý thông tin QoS vềphương tiện truyền thông dòng chảy được xem xét. Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu cần thiết để đại diện cho và lý do về QoS kết xuất giải pháp này intractable cho hạt mịn giao thức cấu hình trong một môi trường hệ điều hành. Mặc dù không thực tế, điều này phục vụ để làm nổi bật các mối quan hệ rất phù hợp giữa điều kiện, yêu cầu và hiệu suất thực tế của cấu hình cá nhân. Ví dụ, hãy xem xét hai yêu cầu, bit lỗi khoan dung và yêu cầu thông qua, và một giao thức với biến lỗi kiểm tra chương trình. Toàn diện hơn kiểm tra lỗi, tác động lớn hơn nó có trên thông qua. Điều này là tối ưu hóa công cụ the206 viễn thông: trường hợp Heuristic và thích ứng kỹ thuật chế biến trên cao (sử dụng CPU nguyên) và knock-on hiệu ứng từ phát hiện lỗi (gói retransmission). Khi nhấn mạnh chuyển từ đúng đắn để thông qua, cáclựa chọn của lỗi chức năng nên chuyển từ hoàn chỉnh đến Phi-existent, tùy thuộc vào mức độ lỗi trong kết nối kết thúc để kết thúc.
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
12.2.2 Neural Networks là chính sách thích ứng
dự án khác nhau đã cố gắng để đơn giản hóa quá trình cấu hình lại bởi QoS quy định các yêu cầu ứng dụng bản đồ để cấu hình giao thức. Tác phẩm của Box et al. (1992) và Zitterbart (1993) phân loại các ứng dụng vào các lớp dịch vụ theo Bảng 12.1 và ánh xạ mỗi một cấu hình giao thức được xác định trước. Dự án DaCapo sử dụng một tìm kiếm dựa heuristic, Cora (Plagemann et al., 1994), để đánh giá và đàm phán lại sau đó cấu hình giao thức. Việc phân loại các khối xây dựng và đo lường sử dụng tài nguyên được kết hợp trong một cách tiếp cận có cấu trúc cho phép tìm kiếm Cora để tìm cấu hình phù hợp. Các thuộc tính của thành phần chức năng, được mô tả trong một proprietry ngôn ngữ L, được dựa trên bộ dữ liệu của các loại thuộc tính như thông lượng, sự chậm trễ và mất gói. Cora cấu hình giao thức cho các kết nối mới trong thời gian chạy đối với một ứng dụng yêu cầu, đặc điểm của các dịch vụ vận tải cung cấp và sự sẵn có của tài nguyên hệ thống kết thúc. Phương pháp thứ hai cung cấp một mức độ cao hơn
tuỳ biến, nhưng thời gian cho phép để xác định vị trí một cấu hình mới xác định chất lượng của giải pháp được tìm thấy. Ngoài những điều tra có rất ít hoạt động trên công nghệ tự động để tối ưu hóa thời gian chạy của cấu hình giao thức.
Trong việc tìm kiếm một phương pháp hiệu quả hơn trong việc thực hiện bản đồ này, một cách tiếp cận
tương tự như được sử dụng trong Bhatti và Knight (1998) để xử lý QoS thông tin về
các dòng phương tiện truyền thông được xem xét. Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu cần thiết để đại diện và lý do về QoS trả lại giải pháp này khó cho cấu hình giao thức hạt mịn trong một môi trường hệ điều hành. Mặc dù không thực tế, điều này phục vụ để làm nổi bật mối quan hệ rất phù hợp giữa các điều kiện, yêu cầu và hiệu quả hoạt động thực tế của các cấu hình cá nhân. Ví dụ, hãy xem xét hai yêu cầu, khả năng chịu lỗi bit và công suất cần thiết, và một giao thức với các chương trình kiểm tra lỗi biến. Các toàn diện hơn việc kiểm tra lỗi, lớn hơn tác động của nó đối thông. Đây là the206 Viễn thông Tối ưu hóa: Kỹ thuật Heuristic và thích ứng để xử lý trường hợp trên (sử dụng CPU liệu) và gõ các tác động từ việc phát hiện lỗi (truyền lại gói tin). Khi nhấn mạnh được chuyển từ chính xác để thông, các
lựa chọn của hàm lỗi nên chuyển từ hoàn chỉnh để không tồn tại, tùy thuộc vào mức độ lỗi trong kết nối end-to-end.
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: