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新的业务模型。QOSbookclub.throne
道尔顿向下滚动。另一个新页面展示了这对夫妇在做爱之后躺在床上。w弱的丈夫现在在妻子的大腿上蔓延，舔了舔她熟悉的笨蛋之间。从她的细嘴唇之间到他的舌头伸出来。他看上去很恶心，但他的小家伙
在雾中提供的能源和QoS意识到的物联网服务的移动性支持
摘要 - fog计算已成为强大的分布式计算范式，以支持具有严格延迟要求的应用程序。它在大型地理区域内提供了几乎普遍存在的计算能力。但是，雾系统是高度异构和动态的，这使得服务的放置决策非常具有挑战性，考虑到节点流动性，可能会随着时间的推移降低位置决策质量。本文提出了一种用于雾中服务放置的遗传学遗传算法（MGA），旨在支持节点的移动性，同时确保基础架构的能源耐高率和应用服务质量（QOS）要求。我们已经将这种方法与文献中最短的接入点迁移策略（SAP）的两个变体进行了比较，提出的移动性贪婪启发式（MGH）和基线简单的网格算法（SGA）。使用myifogsim模拟器进行的实验表明，与其他方法相比，MGA可确保在能量和延迟违规方面的良好表现。索引术语 - 事物，优化，移动性，雾计算，智能校园，QoS，Energy。
DDOS缓解时，保存QoS
摘要 - 5G网络的部署已大大提高了连接性，提供了显着的速度和容量。这些网络依靠软件定义的网络（SDN）来增强控制和灵活性。但是，由于网络虚拟化以及未经授权访问关键基础架构的风险，这种进步提出了关键挑战，包括扩大的攻击表面。由于传统的网络安全方法在解决现代网络攻击的动态性质时不足以使用人工智能（AI）（AI），并特别研究了深入的增强学习（DRL），以提高5G网络安全性。这种兴趣源于这些技术根据遇到的情况和实时威胁动态反应和适应其防御策略的能力。我们提出的缓解系统使用DRL框架，使智能代理可以在旨在反映现实生活中用户行为的SDN环境中在SDN环境中动态调整其防御策略，利用ICMP，TCP SYN和UDP的一系列DDOS攻击。这种方法旨在通过根据受监控的网络的情况提供自适应和拟定的对策，同时通过同时减轻实时攻击的影响，同时减轻实时攻击的影响。索引术语 - 提升学习，分布式服务，服务质量，软件定义的网络
通过与CBS和TAS
摘要本文评估了基于以太网的车载网的QoS，该网络净 - 具有异步的型号型成型（ATS），基于信用的改造器（CBS）和Train-traw of Awarce Asise Arine Shaper（TAS），这些QOS控制在IEEE 802.1TSN（时间敏感网络）中定义了QOS控制；通过实验；然后，它比较了其中的QoS。由于ECU的数量正在增加并朝着实现全自动车辆的实现，因此正在引入以太网发送它们。此外，由于正在部署基于以太网的车载网络，因此也考虑了IEEE 802.1TSN。al-尽管许多研究已经评估了QoS对照，例如CBS和TAS，但很少有对QoS的研究提供了在车内网络上的ATS。因此，Authors评估了ATS的QoS，然后通过两个实验将ATS与其他QoS对照进行比较。一个评估基本QoS，另一个评估了实际用例。实验结果表明，当框架间隔宽且大小较大时，ATS可以抑制最大延迟和框架损失，而在车辆内网络上大小较大。此外，他们还指出，ATS可以通过降低最大停留时间来减少框架损失率时的最大延迟和延迟抖动。因此，如果对延迟的要求比框架损失更重要，则最好采用ATS。关键字：IEEE 802.1TSN，车载以太网，QoS，异步造型型塑形，基于信用的塑造器，时间吸引时间的变形器分类：网络系统
TSN-Unaware应用程序具有QoS要求的自主集成在TSN网络中
现代工业网络运输Best-E FF Ort和实时Tra ffi c。 IEEE TSN任务组引入了时间敏感网络（TSN），以增强以太网，以提供实时TRA FFI c的高质量服务（QOS）。在TSN网络中，应用程序在传输数据之前向网络发出了QoS的要求。网络然后分配资源以满足这些要求。但是，TSN-Unaware应用程序既不能执行此注册过程，也不能从TSN的QoS福利中获利。本文的贡献是双重的。首先，我们引入了一种新颖的网络体系结构，其中附加设备自动地向网络向网络的QoS要求发出了QoS的要求。第二，我们提出了一种处理方法，以检测网络中的实时流并为TSN流信号提取必要的信息。它利用深层的神经网络（DRNN）来检测周期性的tra ffi c，提取准确的tra ffi c描述，并使用tra ffi c分类来确定源应用。因此，我们的建议允许TSN-Unaware申请从TSNS QoS保证中受益。我们的评估强调了所提出的体系结构和处理方法的e ff。
IWQOS 2024会议时间表IWQOS 2024会议时间表
1570992102 | MobiShare: Efficient Decentralized Data Sharing for Mobile Devices Long Chen (Simon Fraser University, Canada); Feilong Tang and Xu Li (Shanghai Jiao Tong University, China); Jiacheng Liu (The Chinese University of Hong Kong & Shanghai Jiao Tong University, China); Yu Yichuan (Huawei, China); Yanqin Yang (East China Normal University, China); Jie Liu (UCloud Technology Co. Ltd., China); Wenchao Xu (East China Normal University, China); Han Yu (Shanghai Jiao Tong University, China); Hengzhi Wang (Shenzhen University, China)
PowerMorph：QoS感知服务器功率重塑，用于数据中心调节服务
电网采用可再生能源为调节电网运行频率带来了稳定性挑战。因此，电网运营商呼吁终端用户（如数据中心）提供频率调节服务，通过根据电网需求动态调整能源消耗来帮助平衡电网的稳定性。随着可再生能源的采用，频率调节服务的平均奖励价格已远高于电力成本。因此，数据中心提供频率调节服务具有很大的成本激励。许多现有的调节数据中心功率的技术会导致性能显著下降或提供的频率调节量较低。我们提出了 PowerMorph，这是一种严格的 QoS 感知数据中心功率重塑框架，它使商品服务器能够提供实用的频率调节服务。PowerMorph 背后的关键是使用“互补工作负载”作为调节服务器功率的附加旋钮，这在满足延迟关键工作负载的严格 QoS 约束的同时提供了高供应容量。我们在一般情况下可将TCO改善高达58%，某些情况下甚至可以完全消除数据中心电费并实现净利润。
物联网边缘计算系统的能源和 QoS 感知动态可靠性管理
物联网 (IoT) 系统与任何电子或机械系统一样，容易发生故障。由于老化和退化导致的硬件硬故障尤其重要，因为它们是不可恢复的，需要维修更换有缺陷的部件，成本很高。在本文中，我们为物联网边缘计算系统提出了一种新颖的动态可靠性管理 (DRM) 技术，以满足服务质量 (QoS) 和可靠性要求，同时最大限度地提高边缘设备电池的剩余能量。我们制定了一个具有电池能量目标、QoS 和终端可靠性约束的状态空间最优控制问题。我们将问题分解为低开销子问题，并使用分布在边缘设备和网关上的分层和多时间尺度控制方法来解决它。我们的结果基于实际测量和跟踪驱动的模拟，表明所提出的方案可以实现与最先进方法类似的电池寿命，同时满足可靠性要求，而其他方法则无法做到这一点。
ITU-T Y.3807 建议书 (02/2022) 量子密钥分发网络 – QoS 参数
全球信息基础设施 概述 Y.100–Y.199 服务、应用和中间件 Y.200–Y.299 网络方面 Y.300–Y.399 接口和协议 Y.400–Y.499 编号、寻址和命名 Y.500–Y.599 操作、管理和维护 Y.600–Y.699 安全 Y.700–Y.799 性能 Y.800–Y.899 互联网协议方面 概述 Y.1000–Y.1099 服务和应用 Y.1100–Y.1199 体系架构、接入、网络能力和资源管理 Y.1200–Y.1299 传输 Y.1300–Y.1399 互通 Y.1400–Y.1499 服务质量和网络性能 Y.1500–Y.1599 信令Y.1600–Y.1699 操作、管理和维护 Y.1700–Y.1799 计费 Y.1800–Y.1899 NGN 上的 IPTV Y.1900–Y.1999 下一代网络 框架和功能结构模型 Y.2000–Y.2099 服务质量和性能 Y.2100–Y.2199 服务方面：服务能力和服务结构 Y.2200–Y.2249 服务方面：NGN 中服务和网络的互操作性 Y.2250–Y.2299 NGN 的增强 Y.2300–Y.2399 网络管理 Y.2400–Y.2499 计算能力网络 Y.2500–Y.2599 基于分组的网络 Y.2600–Y.2699 安全性 Y.2700–Y.2799 通用移动性Y.2800–Y.2899 运营商级开放环境 Y.2900–Y.2999 未来网络 Y.3000–Y.3499 云计算 Y.3500–Y.3599 大数据 Y.3600–Y.3799 量子密钥分发网络 Y.3800–Y.3999 物联网和智慧城市及社区 总则 Y.4000–Y.4049 定义和术语 Y.4050–Y.4099 要求和使用案例 Y.4100–Y.4249 基础设施、连接和网络 Y.4250–Y.4399 框架、架构和协议 Y.4400–Y.4549 服务、应用、计算和数据处理 Y.4550–Y.4699 管理、控制和性能 Y.4700–Y.4799 识别和安全 Y.4800–Y.4899 评估和评定 Y.4900–Y.4999
受控网络：基于 AI 的 QoS 预测的多车辆 E2E 测量
摘要 — 未来，移动用例将依赖于精确的预测，服务质量 (QoS) 预测就是一个突出的例子。本文介绍了当今车辆的实际测量结果，以支持未来强大的 QoS 预测。基于专门的受控测量活动，我们重点介绍了影响收集的数据集的无线环境和设备特性（如采样率）的各个方面。如果处理不当，这些特性可能会妨碍基于人工智能的 QoS 预测算法的性能。因此，我们还提供了有关数据集特征的见解，应进一步利用这些见解来更轻松地采用基于 AI 的算法。新的基于 AI 的算法应该能够在非常多样化的无线电环境中运行，并从不同设备捕获数据。我们提供了一些示例，强调了彻底了解数据集及其动态的重要性。