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Titlebook: Machine Learning for Networking; First International éric Renault,Paul Mühlethaler,Selma Boumerdassi Conference proceedings 2019 Springer

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 20:02:46 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Machine Learning for Networking
副標(biāo)題First International
編輯éric Renault,Paul Mühlethaler,Selma Boumerdassi
視頻videohttp://file.papertrans.cn/621/620645/620645.mp4
叢書名稱Lecture Notes in Computer Science
圖書封面Titlebook: Machine Learning for Networking; First International  éric Renault,Paul Mühlethaler,Selma Boumerdassi Conference proceedings 2019 Springer
描述.This book constitutes the thoroughly refereed proceedings of the First International Conference on Machine Learning for Networking, MLN 2018, held in Paris, France, in November 2018..The 22 revised full papers included in the volume were carefully reviewed and selected from 48 submissions. They present new trends in the following topics: Deep and reinforcement learning; Pattern recognition and classification for networks; Machine learning for network slicing optimization, 5G system, user behavior prediction, multimedia, IoT, security and protection; Optimization and new innovative machine learning methods; Performance analysis of machine learning algorithms; Experimental evaluations of machine learning; Data mining in heterogeneous networks; Distributed and decentralized machine learning algorithms; Intelligent cloud-support communications, resource allocation, energy-aware/green communications, software defined networks, cooperative networks, positioning and navigation systems, wireless communications, wireless sensor networks, underwater sensor networks..
出版日期Conference proceedings 2019
關(guān)鍵詞ad hoc networks; artificial intelligence; bandwidth; computer networks; data security; Human-Computer Int
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-030-19945-6
isbn_softcover978-3-030-19944-9
isbn_ebook978-3-030-19945-6Series ISSN 0302-9743 Series E-ISSN 1611-3349
issn_series 0302-9743
copyrightSpringer Nature Switzerland AG 2019
The information of publication is updating

書目名稱Machine Learning for Networking影響因子(影響力)




書目名稱Machine Learning for Networking影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning for Networking網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Machine Learning for Networking網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning for Networking被引頻次




書目名稱Machine Learning for Networking被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning for Networking年度引用




書目名稱Machine Learning for Networking年度引用學(xué)科排名




書目名稱Machine Learning for Networking讀者反饋




書目名稱Machine Learning for Networking讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:53:17 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 04:13:07 | 只看該作者
Machine Learning for Networking978-3-030-19945-6Series ISSN 0302-9743 Series E-ISSN 1611-3349
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:48:36 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 08:48:31 | 只看該作者
umpentemperatur entsprechenden S?ttigungsdruck komprimiert ist und damit zur Kondensation kommen kann. Dieser Frischlufteinla? beginnt, unmittelbar nach-dem der Sch?pfraum vom Ansaugstutzen abgetrennt ist, wodurch eine zu weitgehende Verschlechterung des Endvakuums vermieden wird. Zum Verst?ndnis de
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:32:52 | 只看該作者
Nageswara S. V. Rao,Satyabrata Sen,Zhengchun Liu,Rajkumar Kettimuthu,Ian Fosterumpentemperatur entsprechenden S?ttigungsdruck komprimiert ist und damit zur Kondensation kommen kann. Dieser Frischlufteinla? beginnt, unmittelbar nach-dem der Sch?pfraum vom Ansaugstutzen abgetrennt ist, wodurch eine zu weitgehende Verschlechterung des Endvakuums vermieden wird. Zum Verst?ndnis de
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:26:53 | 只看該作者
Brice Leblanc,Emilien Bourdy,Hacène Fouchal,Cyril de Runz,Secil Ercanumpentemperatur entsprechenden S?ttigungsdruck komprimiert ist und damit zur Kondensation kommen kann. Dieser Frischlufteinla? beginnt, unmittelbar nach-dem der Sch?pfraum vom Ansaugstutzen abgetrennt ist, wodurch eine zu weitgehende Verschlechterung des Endvakuums vermieden wird. Zum Verst?ndnis de
8#
發(fā)表于 2025-3-22 21:54:04 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 05:19:19 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 07:30:52 | 只看該作者
Zhengchun Liu,Rajkumar Kettimuthu,Prasanna Balaprakash,Nageswara S. V. Rao,Ian Foster scelta del corretto modello per l‘Universo primordiale. Non mancano infine alcuni accenni ad argomenti di interesse emergente, di tipo teorico-fenomenologico, come lo studio dell‘effetto di "deriva" del redshift, la cosmologia delle membrane, e il problema delle medie cosmologiche fatte su ipersupe
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