TCP-Protokoll für die Transportschicht: Hin zu einer Implementierung von TCP
Multiparty-Sitzungstypen können verwendet werden, um das TCP-Protokoll zu implementieren und dessen Korrektheit zu verifizieren.
Dynamische Netzwerke: Wichtige Inhalte für Multi-modale Dienste effizient cachen
Ein auf Reinforcement Learning basierter Cachingansatz, der die Wichtigkeit von Inhalten basierend auf Popularität, Größe, Modalität und Netzwerkumgebung evaluiert, um die Effizienz des Cachings von Multi-modalen Inhalten in dynamischen Netzwerken zu verbessern.
Identifizierung von QUIC-Implementierungen und Serverbibliotheken im Internet
Die Vielfalt der QUIC-Implementierungen stellt eine Herausforderung für Internetmessungen und die Analyse des QUIC-Ökosystems dar. Daher ist es wichtig, Methoden zu entwickeln, um die verwendeten QUIC-Bibliotheken zu identifizieren.
Effiziente Lastverteilung für SmartNICs durch Laconic - Streamlined Load Balancer
Laconic ist ein effizientes Lastverteilungssystem, das die Leistungsfähigkeit von SmartNICs durch drei Schlüsselideen nutzt: einen leichtgewichtigen Netzwerkstapel, hochgradig parallele Datenstrukturen für die Verbindungsverwaltung und hardwarebeschleunigte Paketverarbeitung.
Effizientes Ressourcenmanagement für Multi-Tenant-Rechenzentrums-SmartNICs
OSMOSIS ist ein leichtgewichtiger Ressourcenmanager für SmartNICs, der faire und arbeitskonsumierte Scheduling-Richtlinien implementiert, um die Ressourcenauslastung zwischen verschiedenen Mandanten zu optimieren.
Effizientes Ressourcenmanagement für ORAN-basierte 6G-Netzwerke mit DRL
Optimierung der Ressourcennutzung in ORAN-basierten 6G-Netzwerken durch KI-gestütztes Ressourcenmanagement.
Super-Resolution für Netzwerk-Telemetrie-Zeitreihen: Zoom2Net-Modell zur Verbesserung der Netzwerküberwachung
Verbesserung der Netzwerküberwachung durch Zoom2Net-Modell zur Imputation feingranularer Netzwerk-Telemetrie-Zeitreihen.
Graph Neural Network für die In-Network-Platzierung von Echtzeit-Metaverse-Aufgaben im Netzwerk der nächsten Generation
Effiziente Platzierung von Rendering-Aufgaben für Echtzeit-Metaverse-Anwendungen durch Graph Neural Networks.
Effiziente Speichernutzung bei zeitkritischer Netzwerkverkehrskontrolle
FooDog ermöglicht submikrosekunden Jitter mit ultra-niedrigem Speicherverbrauch.
Analyse der Auswirkungen von KI/ML auf die Misconfiguration in O-RAN
KI/ML beeinflusst die Misconfiguration in O-RAN und erfordert sorgfältige Konfiguration.
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