Real-Time Intelligence for Heterogeneous Networks: Applications, Challenges, and Scenarios in IoT HetNets

دانلود کتاب Real-Time Intelligence for Heterogeneous Networks: Applications, Challenges, and Scenarios in IoT HetNets

43000 تومان موجود

کتاب هوش بی‌درنگ برای شبکه‌های ناهمگن: برنامه‌ها، چالش‌ها و سناریوها در هت‌نت‌های اینترنت اشیا نسخه زبان اصلی

دانلود کتاب هوش بی‌درنگ برای شبکه‌های ناهمگن: برنامه‌ها، چالش‌ها و سناریوها در هت‌نت‌های اینترنت اشیا بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید


این کتاب نسخه اصلی می باشد و به زبان فارسی نیست.


امتیاز شما به این کتاب (حداقل 1 و حداکثر 5):

امتیاز کاربران به این کتاب:        تعداد رای دهنده ها: 10


توضیحاتی در مورد کتاب Real-Time Intelligence for Heterogeneous Networks: Applications, Challenges, and Scenarios in IoT HetNets

نام کتاب : Real-Time Intelligence for Heterogeneous Networks: Applications, Challenges, and Scenarios in IoT HetNets
ویرایش : 1st ed. 2021
عنوان ترجمه شده به فارسی : هوش بی‌درنگ برای شبکه‌های ناهمگن: برنامه‌ها، چالش‌ها و سناریوها در هت‌نت‌های اینترنت اشیا
سری :
نویسندگان :
ناشر : Springer
سال نشر : 2021
تعداد صفحات : 179
ISBN (شابک) : 3030756130 , 9783030756130
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 6 مگابایت



بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.


فهرست مطالب :


Preface
Contents
About the Author
Chapter 1: Machine Learning Applications for Heterogeneous Networks
1.1 Introduction
1.2 The Emergence of Heterogeneous Information Network
1.3 Heterogeneous Networks and Machine Learning
1.3.1 Socially Aware HetNets and Machine Learning
1.3.2 Mobility Management in Heterogeneous Networks
1.3.3 The Interference Mitigation for HetNets
1.3.4 Load Balancing in HetNets
1.3.5 Backhaul Management in HetNets
1.4 Future Research Directions
1.4.1 Optimization of HetNets and Machine Learning
1.4.2 Big Data Analytics for Real-Time Heterogeneous Networks
1.4.3 mmWaves and HetNets
1.4.4 Energy and Power Efficiency of HetNets
1.4.5 Machine Learning-Based HetNet Infrastructure Management
1.4.6 Multiband Cooperation for HetNets
1.5 Conclusion
References
Chapter 2: Federated Learning with Support of HetNets, Cloud Computing, and Edge Computing
2.1 Introduction
2.2 Machine Learning
2.3 Federated Learning
2.4 Mobile Cloud Computing for Heterogeneous Networks
2.5 Federated Learning Architectures and Heterogeneity
2.6 Federated Learning Applications for IoT and HetNets
2.7 Challenges and Opportunities
2.8 Conclusion
References
Chapter 3: Cooperative Mobile Traffic Offloading in Mobile Edge Computing for 5G HetNet IoT Applications
3.1 Introduction
3.2 5G-Enabled Edge Computing Networks
3.2.1 Multimedia Traffic: Analysis, Offloading, and Tools
3.2.2 Quality of Service (QoS) Parameters
3.3 Traffic Offloading
3.4 Intelligent Mechanisms for Offloading in MEC
3.4.1 Reinforcement Learning
3.4.2 Q-Learning
3.4.3 Supervised and Unsupervised Learning
3.4.4 Deep Learning
3.5 Conclusions
References
Chapter 4: Nuclear Radiation Monitoring in the Heterogeneous Internet of Things Era
4.1 Introduction
4.2 Background Radiation System
4.3 Emergency Radiation Situations
4.4 Early Warning System (EWS)
4.5 Conclusion and Future Directions
References
Chapter 5: Convergence of Blockchain in IoT Applications for Heterogeneous Networks
5.1 Introduction
5.2 Blockchain Technology
5.2.1 Blockchain Architecture
5.2.2 Consensus Algorithms
5.3 Use Cases for the Application of Blockchain in IoT
5.3.1 Industrial IoT
5.3.2 Healthcare
5.3.3 Vehicular Networks
5.3.4 Smart Cities
5.4 Mining Algorithms and Data Storage in IoT Applications
5.5 Challenges and Open Issues
5.5.1 Conclusion(s)
References
Chapter 6: Measuring Clock Reliability in Cloud Virtual Machines
6.1 Introduction
6.2 Literature Review
6.3 Timekeeping
6.4 Virtualized Timekeeping
6.5 Sources of Clock Drift
6.6 Mitigating Clock Drift
6.7 Measurements
6.8 Future Work
6.9 Conclusion
References
Chapter 7: Analysis of LTE Downlink Performance Under Heterogeneous Mobility Conditions via a Mobile App
7.1 Introduction
7.2 Literature Review
7.2.1 Arduino Wi-Fi Network Analyzer
7.3 Methodology
7.4 Results and Discussions
7.5 Conclusion
7.6 Declarations
References
Chapter 8: Classification of Solid Wastes Using CNN Method in IoT Het-Net Era
8.1 Introduction
8.2 Methodology
8.2.1 Two-Dimensional Convolution
8.2.2 Horizontal and Vertical Filtering
8.2.3 Padding Process
8.2.4 Stride Process
8.2.5 Pooling Process
8.2.6 Dataset
8.3 Result and Discussion
8.4 Conclusion
References
Chapter 9: Characterization and Benchmarking of Message-Oriented Middleware
9.1 Introduction
9.2 Survey Methodology
9.2.1 Survey Sources
9.2.2 Survey Questions
9.3 Architecture
9.3.1 Design
9.3.2 Distribution and Reliability
9.3.3 Protocols and Compatibility
9.4 Benchmarking
9.4.1 SPECjms2007
9.4.2 jms2009-PS
9.4.3 OpenMessaging Benchmark
9.5 Metrics and Indicators
9.5.1 Hardware Resources
9.5.2 Throughput
9.5.3 Latency
9.5.4 Workload
9.5.5 Cost and Portability
9.6 Conclusion
References
Chapter 10: Intelligent Mobile Application for Crime Reporting in the Heterogenous IoT Era
10.1 Introduction
10.1.1 Heterogenous Networks and Its Importance to the Proposed Solution
10.2 Literature Review
10.3 The Proposed Approach
10.3.1 Functional/Processing Requirement Analysis
10.3.2 System Models
Use Cases
Use Case Diagram
Detailed Specification
Crime Reporting
Reading Crime Tips
10.3.3 System Architecture
10.3.4 Input Requirement Analysis
10.3.5 Output Requirement Analysis
10.3.6 Interface Requirement Analysis
10.3.7 Dynamic Model Specification of the System
Sequence Diagram for Reporting Crime
10.4 Design Aspects
10.4.1 Functional Design Specification
Hardware/Software Mapping/Deployment Diagram
10.4.2 Database and Data Structure Design Specification
10.5 Implementation and Evaluation
10.5.1 System Testing
10.5.2 System Process Scenarios
10.5.3 System Evaluation
10.6 Conclusion
References
Index




پست ها تصادفی