Machine Learning Modeling for IoUT Networks / Aziz El-Banna, Ahmad A.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Machine Learning Modeling for IoUT Networks : Internet of Underwater Things Tipo de documento: documento electrónico Autores: Aziz El-Banna, Ahmad A., ; Wu, Kaishun, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XII, 63 p. 32 ilustraciones, 24 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-68567-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Telecomunicación  Ingeniería de control  Robótica  Automatización  Inteligencia artificial  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Control Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Este libro analiza cómo el aprendizaje automático y la Internet de las cosas (IdC) desempeñan un papel en el control inteligente de los entornos submarinos, conocido como Internet de las cosas submarinas (IdC). Los autores presentan primero las variables físicas clave del agua de mar y luego analizan la transmisión, localización y posicionamiento oportunistas, el modelado de aprendizaje automático para la comunicación submarina y los desafíos actuales en el campo. Además, los autores presentan aplicaciones de técnicas de aprendizaje automático para la comunicación oportunista y la localización submarina. También analizan los desafíos actuales del modelado de aprendizaje automático de la comunicación submarina desde dos perspectivas: la ingeniería de comunicaciones y la ciencia de datos. Nota de contenido: Introduction -- Seawater's Key Physical Variables -- Opportunistic Transmission -- Localization and Positioning -- ML Modeling for Underwater Communication -- Open Challenges -- Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book discusses how machine learning and the Internet of Things (IoT) are playing a part in smart control of underwater environments, known as Internet of Underwater Things (IoUT). The authors first present seawater's key physical variables and go on to discuss opportunistic transmission, localization and positioning, machine learning modeling for underwater communication, and ongoing challenges in the field. In addition, the authors present applications of machine learning techniques for opportunistic communication and underwater localization. They also discuss the current challenges of machine learning modeling of underwater communication from two communication engineering and data science perspectives. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning Modeling for IoUT Networks : Internet of Underwater Things [documento electrónico] / Aziz El-Banna, Ahmad A., ; Wu, Kaishun,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XII, 63 p. 32 ilustraciones, 24 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-68567-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Telecomunicación  Ingeniería de control  Robótica  Automatización  Inteligencia artificial  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Control Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Este libro analiza cómo el aprendizaje automático y la Internet de las cosas (IdC) desempeñan un papel en el control inteligente de los entornos submarinos, conocido como Internet de las cosas submarinas (IdC). Los autores presentan primero las variables físicas clave del agua de mar y luego analizan la transmisión, localización y posicionamiento oportunistas, el modelado de aprendizaje automático para la comunicación submarina y los desafíos actuales en el campo. Además, los autores presentan aplicaciones de técnicas de aprendizaje automático para la comunicación oportunista y la localización submarina. También analizan los desafíos actuales del modelado de aprendizaje automático de la comunicación submarina desde dos perspectivas: la ingeniería de comunicaciones y la ciencia de datos. Nota de contenido: Introduction -- Seawater's Key Physical Variables -- Opportunistic Transmission -- Localization and Positioning -- ML Modeling for Underwater Communication -- Open Challenges -- Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book discusses how machine learning and the Internet of Things (IoT) are playing a part in smart control of underwater environments, known as Internet of Underwater Things (IoUT). The authors first present seawater's key physical variables and go on to discuss opportunistic transmission, localization and positioning, machine learning modeling for underwater communication, and ongoing challenges in the field. In addition, the authors present applications of machine learning techniques for opportunistic communication and underwater localization. They also discuss the current challenges of machine learning modeling of underwater communication from two communication engineering and data science perspectives. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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