Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/37996
Название: Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в телекоммуникационных сетях
Другие названия: Possibilities of artificial intelligence and machine learning in telecommunication networks
Авторы: Белянков, Д. А.
Ключевые слова: материалы конференций;оптические сети;беспроводные сети;эталонный формат машинного обучения;optical networks;wireless networks;reference format of machine learning
Дата публикации: 2019
Издательство: БГУИР
Описание: Белянков, Д. А. Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в телекоммуникационных сетях / Д. А. Белянков // Телекоммуникации: сети и технологии, алгебраическое кодирование и безопасность данных = Telecommunications: Networks and Technologies, Algebraic Coding and Data Security : материалы международного научно-технического семинара, Минск, ноябрь-декабрь 2019 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; ред. Бобов М. Н. [и др.]. – Минск : БГУИР, 2019. – С. 118–124.
Аннотация: Телекоммуникационная отрасль всегда сталкивалась со сложными системами, стохастическими контекстами, комбинаторными проблемами и жестким прогнозированием пользователей. В статье представлены некоторые основные концепции машинного обучения и способ их применения в контексте телекоммуникационных сетей, в частности в оптических и беспроводных сетях.
Аннотация на другом языке: The telecommunications industry has always faced complex systems, stochastic contexts, combinatorial problems and strict user predictions. Some basic machine learning concepts and the way they are applied in the context of telecommunications networks, particularly in optical and wireless networks, were presented.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/37996
Располагается в коллекциях:Телекоммуникации 2019

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Belyankov_Vozmozhnosti.pdf554.75 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание Просмотр статистики Google Scholar

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.