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Machine Learning for Networking: First International Conference, MLN 2018, Paris, France, November 27-29, 2018, Revised Selected Papers (Information ... Applications, incl. Internet/Web, and HCI)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning for Networking: First International Conference, Mln 2018, Paris, France, November 27-29, 2018, Revised Selected Papers
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2019
ISBN 10: 3030199444 ISBN 13: 9783030199449
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. revised edition. 404 pages. 9.25x6.10x1.18 inches. In Stock.
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Machine Learning For Networking : First
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning for Networking | First International Conference, MLN 2018, Paris, France, November 27-29, 2018, Revised Selected Papers | Éric Renault (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xiii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030199449 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Machine Learning for Networking : First International Conference, MLN 2018, Paris, France, November 27¿29, 2018, Revised Selected Papers
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030199444 ISBN 13: 9783030199449
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
