Deep Learning in Ad-Hoc Wireless Networks
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Apr 2025, 2025
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents innovative applications of deep learning techniques in wireless ad-hoc networks, addressing critical challenges such as trust, routing, traffic management, and intrusion detection. By combining advanced AI models with real-world network scenarios, the chapters explore novel solutions for improving network reliability, security, and efficiency. Readers benefit from a multidisciplinary approach that bridges deep learning and wireless communication, offering both theoretical insights and practical frameworks. Targeting researchers, engineers, and graduate students, this work serves as a valuable resource for understanding and implementing deep learning strategies to optimize modern wireless systems. Whether improving IoT networks, securing controller area networks, or enabling smart mobility, the book provides actionable knowledge on Deep Learning applications for solving current and future challenges in ad-hoc wireless networks. 132 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031860744
- Titolo
- Deep Learning in Ad-Hoc Wireless Networks
- Autore
- Gokhan Altan
- Editore
- Springer, Springer Apr 2025
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031860748
- ISBN 13
- 9783031860744
- Peso dell'articolo
- 393 grammi
- Dimensioni
- 241x160x13 mm
This book presents innovative applications of deep learning techniques in wireless ad-hoc networks, addressing critical challenges such as trust, routing, traffic management, and intrusion detection. By combining advanced AI models with real-world network scenarios, the chapters explore novel solutions for improving network reliability, security, and efficiency. Readers benefit from a multidisciplinary approach that bridges deep learning and wireless communication, offering both theoretical insights and practical frameworks. Targeting researchers, engineers, and graduate students, this work serves as a valuable resource for understanding and implementing deep learning strategies to optimize modern wireless systems. Whether improving IoT networks, securing controller area networks, or enabling smart mobility, the book provides actionable knowledge on Deep Learning applications for solving current and future challenges in ad-hoc wireless networks.
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Dalla quarta di copertina
This book presents innovative applications of deep learning techniques in wireless ad-hoc networks, addressing critical challenges such as trust, routing, traffic management, and intrusion detection. By combining advanced AI models with real-world network scenarios, the chapters explore novel solutions for improving network reliability, security, and efficiency. Readers benefit from a multidisciplinary approach that bridges deep learning and wireless communication, offering both theoretical insights and practical frameworks. Targeting researchers, engineers, and graduate students, this work serves as a valuable resource for understanding and implementing deep learning strategies to optimize modern wireless systems. Whether improving IoT networks, securing controller area networks, or enabling smart mobility, the book provides actionable knowledge on Deep Learning applications for solving current and future challenges in ad-hoc wireless networks.
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Bergisch Gladbach, Germania
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