| dc.contributor.author | Якубівська, Н. В. | uk |
| dc.contributor.author | Педан, О. Р. | uk |
| dc.contributor.author | Чуба, Ю. В. | uk |
| dc.contributor.author | Чубатюк, Ю. С. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-03-27T10:13:14Z | |
| dc.date.available | 2024-03-27T10:13:14Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | [Електронний ресурс] / Н. В. Якубівська, О. Р. Педан, Ю. В. Чуба, Ю. С. Чубатюк // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2023/paper/view/18583. | uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41281 | |
| dc.description.abstract | Досліджено інтелектуальне проектування фізичного рівня телекомунікаційних мереж на основі застосування технологій штучного інтелекту (ШІ) для оптимізації та підвищення продуктивності мережі. Розглянуто особливості реалізації алгоритмів ШІ для покращення продуктивності проектування телекомунікаційних мереж. | uk |
| dc.description.abstract | The article investigates the intelligent design of the physical layer of telecommunication networks based on the use of artificial intelligence (AI) technologies to optimize and improve network performance. The features of the implementation of AI algorithms to improve the productivity of telecommunication network design are considered. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2023/paper/view/18583 | |
| dc.subject | проектування фізичного рівня мобільних мереж | uk |
| dc.subject | структура наскрізного фізичного рівня | uk |
| dc.subject | штучний інтелект | uk |
| dc.subject | характеристика бездротового каналу | uk |
| dc.subject | design of the physical layer of mobile networks | uk |
| dc.subject | structure of the end-to-end physical layer | uk |
| dc.subject | artificial intelligence | uk |
| dc.subject | wireless channel characteristics | uk |
| dc.title | Інтелектуальне проектування фізичного рівня телекомунікаційних мереж | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 621.391 | |
| dc.relation.references | S. Rajendran, W. Meert, D. Giustiniano, V. Lenders, S. Pollin, Deep learning models for wireless signal classification with distributed lowcost spectrum sensors. IEEE Trans. Cognitive Commun. Netw. 4(3), 433445 (2018) | |
| dc.relation.references | T.J. OShea, T. Roy, T.C. Clancy, Over-the-air deep learning based radio signal classification. IEEE J. Sel. Topics Signal Process. 12(1), 168179 (2018) | |
| dc.relation.references | O. Shental, J. Hoydis, Machine LLRning: Learning to softly demodulate, in IEEE Globecom Workshops 2019, HI, USA (2019), pp. 17 | |
| dc.relation.references | Y. Wang, S. Member, M. Liu, Data-driven deep learning for automatic modulation. IEEE Trans. Veh. Technol. 68(4), 4074 4077 (2019) | |
| dc.relation.references | , ., , ., , ., & , . (2023). AI/ML. Measuring and computing devices in technological processes, (1), 89100. https://doi.org/10.31891/2219-9365-2023-73-1-13 | |
| dc.relation.references | , ., , ., , ., & , . (2023). . - : , , , (50), 36-45. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-50-05 | |
| dc.relation.references | , ., , ., , ., & , . (2023). . , (1), 3341. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-317-133-41 | |
