Collaborative Learning for 6g Mobile Wireless Networks
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science Jun 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
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Neuware - Collaborative Learning for 6G Mobile Wireless Networks gives a comprehensive introduction to the topic and its potential role in the development of 6G by explaining principles and presenting methods, algorithms, and uses cases. To achieve 6G s vision of intelligent and autonomous networks capable of self-optimization, self-healing, and context-aware adaptation, there is a need to develop advanced algorithms and frameworks to enable network elements to perceive, reason, and act autonomously in dynamic and unpredictable environments. However, traditional machine learning methods rely on centralized data collection and processing, making it a limitation for large-scale applications.Collaborative learning, as an emerging distributed approach, offers a powerful framework for harnessing the collective intelligence of distributed data sources while addressing key challenges such as privacy and security.
Codice articolo 9780443405709
- Titolo
- Collaborative Learning for 6g Mobile Wireless Networks
- Autore
- Houda Hafi
- Editore
- Elsevier Science Jun 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0443405700
- ISBN 13
- 9780443405709
- Peso dell'articolo
- 576 grammi
- Dimensioni
- 236x191x15 mm
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Informazioni sull’autore
Dr. Bouziane Brik, received his Engineer degree (Ranked First) in computer science, MSc degree and Ph.D from Laghouat University, Algeria. He is currently working as Assistant Professor in Computer Science ,department of Computing and Informatics College, at Sharjah university, UAE. He has worked as assistant professor at DRIVE department of Bourgogne university in France as well as a post-doc at university of Troyes, CESI school, and Eurecom research institute, in France. He researches resources management and security challenges of 5G network slicing in the context of H2020 European projects including MonB5G, 5GDrones, InDiD, and 5G-INSIGHT. His research interests also include 5G and Beyond networks, Explainable AI, and machine/deep learning for wireless networks.
Dr. Zakaria Abou El Houda received the Ph.D. degree in computer science from the University of Montreal, Montreal, QC, Canada, and the Ph.D. degree in computer engineering from the University of Technology of Troyes, Troyes, France. He is currently a professor with the Energy, Materials, and Telecommunications Center of the National Institute of Scientific Research (INRS), Canada. I am also a member of the INRS-UQO Joint Research Unit in Cybersecurity. Prior to joining INRS, He served as a research scientist in various institutions, contributing to significant research projects on the application of machine learning for intrusion detection systems, and studying the explainability and robustness of these systems. His current research interests include applied AI for intrusion detection systems, security in distributed/federated machine learning, and Blockchain for network security.
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