Machine Learning for Future Wi
Komplexný prehľad teórie, aplikácie a výskumu strojového učenia pre budúce bezdrôtové komunikácie
Kniha Strojové učenie pre budúce bezdrôtové komunikácie poskytuje v jednom zväzku komplexné a veľmi prístupné spracovanie teórie, aplikácií a súčasného vývoja výskumu technologických aspektov súvisiacich so strojovým učením pre bezdrôtové komunikácie a siete. Technologický vývoj strojového učenia pre bezdrôtové komunikácie sa explozívne rozvíja a je jedným z najväčších trendov v súvisiacich akademických, výskumných a priemyselných komunitách.
Technológia strojového učenia založená na hlbokých neurónových sieťach je sľubným nástrojom na riešenie veľkých výziev v oblasti bezdrôtovej komunikácie a sietí, ktoré vyplývajú z rastúcich požiadaviek na kapacitu, pokrytie, latenciu, flexibilitu účinnosti, kompatibilitu, kvalitu zážitkov a kremíkovú konvergenciu. Autor - uznávaný odborník na túto tému - sa zaoberá širokou škálou tém vrátane architektúry a optimalizácie systému, spracovania fyzickej vrstvy a medzivrstvového spracovania, návrhu vzdušného rozhrania a protokolu, formovania zväzku a konfigurácie antény, kódovania a rezania siete, získavania buniek a odovzdávania, plánovania a prispôsobovania rýchlosti, riadenia rádiového prístupu, inteligentného proaktívneho ukladania do vyrovnávacej pamäte a adaptívneho prideľovania zdrojov. Jedinečne rozdelené do troch kategórií: Tento dôležitý zdroj je rozdelený do troch kategórií: Spectrum Intelligence, Transmission Intelligence a Network Intelligence.
⬤ Ponúka komplexný prehľad teórie, aplikácií a súčasného vývoja strojového učenia pre bezdrôtové komunikácie a siete.
⬤ Pokrýva celý rad tém od architektúry a optimalizácie až po adaptívne prideľovanie zdrojov.
⬤ Prehliada najmodernejšie riešenia založené na strojovom učení pre pokrytie siete.
⬤ Obsahuje prehľad aplikácií algoritmov strojového učenia v budúcich bezdrôtových sieťach.
⬤ Skúma flexibilný backhaul a front-haul, optimalizáciu a kódovanie medzi vrstvami, plne duplexné rádio, digitálny front-end (DFE) a spracovanie rádiových frekvencií (RF).
Kniha Machine Learning for Future Wireless Communications (Strojové učenie pre budúce bezdrôtové komunikácie), napísaná pre profesionálnych inžinierov, výskumníkov, vedcov, výrobcov, prevádzkovateľov sietí, vývojárov softvéru a postgraduálnych študentov, predstavuje v 21 kapitolách komplexný prehľad témy, ktorého autorom je odborník v danej oblasti.
