EFFICIENT ROUTING MECHANISM FOR IOT USING DEEP LEARNING
Lingua: inglese
Editore: SHARK NAIL, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - EFFICIENT ROUTING MECHANISM FOR IOT USING DEEP LEARNING examines intelligent routing approaches for Internet of Things networks using deep learning techniques. The book introduces IoT communication, network architecture, routing mechanisms, deep neural networks, machine learning, and data-driven network optimization. It considers how deep learning models can be applied to analyze network conditions and support routing decisions in environments characterized by numerous interconnected devices and changing communication requirements. Attention is given to routing strategies, network topology, communication paths, resource utilization, latency, connectivity, and performance considerations. The discussion connects deep learning with IoT networking to provide a technical foundation for intelligent routing and network management. It also considers computational approaches for analyzing network information and improving routing decisions through learned patterns. The book is intended for students, researchers, computer scientists, network engineers, IoT developers, and professionals interested in wireless networks, intelligent routing, deep learning, distributed systems, and Internet of Things technologies.…
Codice articolo 9781962116398
- Titolo
- EFFICIENT ROUTING MECHANISM FOR IOT USING DEEP LEARNING
- Autore
- Kulkarni
- Editore
- SHARK NAIL
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1962116395
- ISBN 13
- 9781962116398
- Peso dell'articolo
- 234 grammi
- Dimensioni
- 229x152x9 mm
EFFICIENT ROUTING MECHANISM FOR IOT USING DEEP LEARNING examines intelligent routing approaches for Internet of Things networks using deep learning techniques. The book introduces IoT communication, network architecture, routing mechanisms, deep neural networks, machine learning, and data-driven network optimization. It considers how deep learning models can be applied to analyze network conditions and support routing decisions in environments characterized by numerous interconnected devices and changing communication requirements. Attention is given to routing strategies, network topology, communication paths, resource utilization, latency, connectivity, and performance considerations. The discussion connects deep learning with IoT networking to provide a technical foundation for intelligent routing and network management. It also considers computational approaches for analyzing network information and improving routing decisions through learned patterns. The book is intended for students, researchers, computer scientists, network engineers, IoT developers, and professionals interested in wireless networks, intelligent routing, deep learning, distributed systems, and Internet of Things technologies.
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AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Germania
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