Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorМихалевський, Д. В.uk
dc.contributor.authorMikhalevsky, D. V.en
dc.date.accessioned2025-10-10T07:55:22Z
dc.date.available2025-10-10T07:55:22Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationМихалевський Д. В. Застосування засобів штучного інтелекту для оцінювання основного енергетичного параметра безпровідних каналів // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23832.uk
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49730
dc.description.abstractВ роботі наведено результати досліджень оцінювання основного енергетичного параметра безпровідних каналів корпоративних телекомунікаційних мереж із застосуванням засобів штучного інтелекту.uk
dc.description.abstractIn this paper, presents the results of research into the evaluation of the main energy parameter of wireless channels of corporate telecommunication networks using artificial intelligence tools.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23832
dc.subjectбезпровідний каналuk
dc.subjectкорпоративна телекомунікаційна мережаuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectоцінюванняuk
dc.subjectпотужність сигналуuk
dc.subjectwireless channelen
dc.subjectcorporate telecommunications networken
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectevaluationen
dc.subjectsignal strengthen
dc.titleЗастосування засобів штучного інтелекту для оцінювання основного енергетичного параметра безпровідних каналівuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc621.315.592
dc.relation.referencesMykhalevskiy, D., Vasylyshyn, V., Riabkov, V., Myronenko, R., Bryl, D. Method for improving the coverage efficiency of wireless sensor networks based on UAVs. Machinery and Energetics, 2024, 15(2), 81-94. DOI 10.31548/machinery/2.2024.81.en
dc.relation.referencesMykhalevskiy, D. V., Kychak V. M. Development of information models for increasing the efficiency of evaluating wireless channel parameters of 802.11 standard. 2019. №2. 41–51. DOI: 10.2478/lpts-2019-0009.en
dc.relation.referencesGraves A. Generating Sequences With Recurrent Neural Networks. arXiv : 1308.0850. Doi: 10.48550/arXiv.1308.0850.en
dc.relation.referencesVVaswani A., Shazeer N., Parmar N. Uszkoreit J., Jones L., Gomez A. N., Kaiser Ł., Polosukhin I. Attention Is All You Need. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA. 1-11. DOI: 10.48550/arXiv.1706.03762.en
dc.relation.referencesMykhalevskiy D.V. Investigation of sensitivity impact of receiver to effective data transmission rate / D. V. Mykhalevskiy // Proceeding of the 1th IEEE International Conference on Data Stream Mining & Processing. – 2016. Lviv, Ukraine. – P. 369-372.en
dc.relation.referencesMykhalevskiy D. Development of the method of evaluation of effective data rate on the basis of empirical model of statistical relationship of basic parameters for the wireless channel 802.11 standard. Easten-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. № 5/9. (107). 26–35. DOI: 10.15587/1729-4061.2017.114191.en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію