Програмно-керовані мережі із периферійним штучним інтелектом
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Досліджено переваги граничних обчислень в контексті мереж ШІ та інтернету речей (IoT) для підтримки розподілених застосунків ШІ та IoT з метою забезпечити ефективну обробку даних та розширені можливості для майбутніх технологій. Розглянуто особливості використання периферійного обчислення для оптимізації обробки даних та покращення функціональності сучасних додатків та програмно-керованих мереж.
The advantages of edge computing in the context of AI networks and the Internet of Things (IoT) are investigated to support distributed AI and IoT applications in order to provide efficient data processing and enhanced capabilities for future technologies. The features of using edge computing to optimize data processing and improve the functionality of modern applications and software-defined networks are considered.
The advantages of edge computing in the context of AI networks and the Internet of Things (IoT) are investigated to support distributed AI and IoT applications in order to provide efficient data processing and enhanced capabilities for future technologies. The features of using edge computing to optimize data processing and improve the functionality of modern applications and software-defined networks are considered.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-14-3
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Будаш М. В., Прикмета А. В., Олійник А. О., Грабчак Н. В. Програмно-керовані мережі із периферійним штучним інтелектом // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21370.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- A. Boudi, M. Bagaa, P. Pyhnen, T. Taleb, and H. Flinck, AI-based resource management in beyond 5G cloud native environment, IEEE Network, vol. 35, no. 2, 2021., pp. 128-135
- D. C. Nguyen, Q.-V. Pham, P. N. Pathirana, M. Ding, A. Seneviratne, Z. Lin, O. Dobre, and W.-J. Hwang, Federated learning for smart healthcare: A survey, ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 55, no. 3, 2022., pp. 1-37
- T. Huynh-The, Q.-V. Pham, T.-V. Nguyen, and D.-S. Kim, Deep learning for coexistence radar-communication waveform recognition. in 2021 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC) IEEE, 2021, pp. 1725-1727.
- М. Васильківський, Г. Варгатюк, і О. Болдирева, «Дослідження архітектури штучного інтелекту для інфокомунікаційних мереж 6G», ВОТТП, вип. 4, с. 62–70, Груд 2022.
- М. Васильківський, О. Болдирева, Г. Варгатюк, і М. Будаш, «Керування телекомунікаційними мережами з використанням технологій AI/ML», ВОТТП, вип. 1, с. 89–100, Бер 2023. doi: 10.31891/2219-9365-2023-73-1-13.