Titre original :
Machine Learning for Future Wi
Contenu du livre :
Un examen complet de la théorie, de l'application et de la recherche de l'apprentissage automatique pour les futures communications sans fil
En un seul volume, Machine Learning for Future Wireless Communications offre un traitement complet et très accessible de la théorie, des applications et des développements actuels de la recherche sur les aspects technologiques liés à l'apprentissage automatique pour les communications et les réseaux sans fil. Le développement technologique de l'apprentissage automatique pour les communications sans fil a connu une croissance explosive et constitue l'une des plus grandes tendances dans les communautés universitaires, de recherche et industrielles concernées.
La technologie d'apprentissage automatique basée sur les réseaux neuronaux profonds est un outil prometteur pour relever le grand défi des communications et des réseaux sans fil imposé par les demandes croissantes en termes de capacité, de couverture, de latence, d'efficacité, de flexibilité, de compatibilité, de qualité d'expérience et de convergence du silicium. L'auteur - un expert reconnu en la matière - couvre un large éventail de sujets, notamment l'architecture et l'optimisation des systèmes, le traitement de la couche physique et des couches croisées, la conception de l'interface aérienne et des protocoles, la formation de faisceaux et la configuration des antennes, le codage et le découpage des réseaux, l'acquisition et le transfert de cellules, l'ordonnancement et l'adaptation du débit, le contrôle de l'accès radio, la mise en cache proactive intelligente et l'allocation adaptative des ressources. Organisé de manière unique en trois catégories : Spectrum Intelligence, Transmission Intelligence et Network Intelligence, cette ressource importante :
⬤ Offre un examen complet de la théorie, des applications et des développements actuels de l'apprentissage automatique pour les communications et les réseaux sans fil.
⬤ Couvre un éventail de sujets allant de l'architecture et de l'optimisation à l'allocation adaptative des ressources.
⬤ Passe en revue les solutions de pointe basées sur l'apprentissage automatique pour la couverture des réseaux.
⬤ Il comprend une vue d'ensemble des applications des algorithmes d'apprentissage automatique dans les futurs réseaux sans fil.
⬤ Il explore la flexibilité des liaisons amont et aval, l'optimisation et le codage des couches croisées, la radio full-duplex, le frontal numérique (DFE) et le traitement des radiofréquences (RF).
Rédigé à l'intention des ingénieurs professionnels, des chercheurs, des scientifiques, des fabricants, des opérateurs de réseaux, des développeurs de logiciels et des étudiants de troisième cycle, Machine Learning for Future Wireless Communications présente en 21 chapitres un examen complet du sujet, rédigé par un expert dans le domaine.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781119562252 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 496 |
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