Título :	Third International Conference, MLN 2020, Paris, France, November 24–26, 2020, Revised Selected Papers
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Renault, Éric, ; Boumerdassi, Selma, ; Mühlethaler, Paul,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2021
Número de páginas:	XIII, 375 p. 165 ilustraciones, 148 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-70866-5
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Procesamiento de datos  Ordenadores  Aprendizaje automático  Red de computadoras  Sistemas informáticos  Computadoras  Propósitos especiales  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Entornos informáticos  Redes de comunicación informática  Implementación de sistema informático  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones
Índice Dewey:	6.312
Resumen:	Este libro constituye las actas arbitradas exhaustivamente de la Segunda Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático para Redes, MLN 2019, celebrada en París, Francia, en diciembre de 2019. Los 26 artículos completos revisados ​​incluidos en el volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de 75 presentaciones. Presentan y discuten nuevas tendencias en aprendizaje profundo y de refuerzo, reconocimiento de patrones y clasificación para redes, aprendizaje automático para optimización de segmentación de red, sistema 5G, predicción del comportamiento del usuario, multimedia, IoT, seguridad y protección, optimización y nuevos métodos innovadores de aprendizaje automático, análisis de rendimiento de algoritmos de aprendizaje automático, evaluaciones experimentales de aprendizaje automático, minería de datos en redes heterogéneas, algoritmos de aprendizaje automático distribuidos y descentralizados, comunicaciones inteligentes con soporte en la nube, asignación de recursos, comunicaciones conscientes de la energía, redes definidas por software, redes cooperativas, sistemas de posicionamiento y navegación, comunicaciones inalámbricas, redes de sensores inalámbricos, redes de sensores submarinos.
Nota de contenido:	Better anomaly detection for access attacks using deep bidirectional LSTMs -- Using Machine Learning to Quantify the Robustness of Network Controllability -- Configuration faults detection in IP Virtual Private Networks based on machine learning -- Improving Android malware detection through dimensionality reduction techniques -- A Regret Minimization Approach to Frameless Irregular Repetition Slotted Aloha -- Mobility based Genetic algorithm for Heterogeneous wireless networks -- Geographical Information based Clustering Algorithm for Internet of Vehicles -- Active Probing for Improved Machine-Learned Recognition of Network Traffic -- A Dynamic Time Warping and Deep Neural Network Ensemble for Online Signature Verification -- Performance evaluation of some Machine Learning algorithms for Security Intrusion Detection -- Three Quantum Machine Learning Approaches for Mobile User Indoor-Outdoor Detection -- Learning resource allocation algorithms for cellular networks -- Enhanced Pub/Sub Communications for Massive IoT Traffic with SARSA Reinforcement Learning -- Deep Learning-Aided Spatial Multiplexing with Index Modulation -- A Self-Gated Activation Function SINSIG Based on the Sine Trigonometric for Neural Network Models -- Spectral Analysis for Automatic Speech Recognition and Enhancement -- Road sign Identification with Convolutional Neural Network using TensorFlow -- A Semi-Automated Approach for Identification of Trends in Android Ransomware Literature -- Towards Machine Learning in Distributed Array DBMS: Networking Considerations -- Deep Learning Environment Perception and Self-Tracking for Autonomous and Connected Vehicles -- Remote Sensing Scene Classification Based on Effective Feature Learning by Deep Residual Networks -- Identifying Device Types for Anomaly Detection in IoT -- A novel heuristic optimization algorithm for solving the Delay-Constrained Least-Cost problem -- Terms Extraction from Clustered Web Search Results. .
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Third International Conference, MLN 2020, Paris, France, November 24–26, 2020, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Renault, Éric, ; Boumerdassi, Selma, ; Mühlethaler, Paul,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIII, 375 p. 165 ilustraciones, 148 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-70866-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Procesamiento de datos  Ordenadores  Aprendizaje automático  Red de computadoras  Sistemas informáticos  Computadoras  Propósitos especiales  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Entornos informáticos  Redes de comunicación informática  Implementación de sistema informático  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones
Índice Dewey:	6.312
Resumen:	Este libro constituye las actas arbitradas exhaustivamente de la Segunda Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático para Redes, MLN 2019, celebrada en París, Francia, en diciembre de 2019. Los 26 artículos completos revisados ​​incluidos en el volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de 75 presentaciones. Presentan y discuten nuevas tendencias en aprendizaje profundo y de refuerzo, reconocimiento de patrones y clasificación para redes, aprendizaje automático para optimización de segmentación de red, sistema 5G, predicción del comportamiento del usuario, multimedia, IoT, seguridad y protección, optimización y nuevos métodos innovadores de aprendizaje automático, análisis de rendimiento de algoritmos de aprendizaje automático, evaluaciones experimentales de aprendizaje automático, minería de datos en redes heterogéneas, algoritmos de aprendizaje automático distribuidos y descentralizados, comunicaciones inteligentes con soporte en la nube, asignación de recursos, comunicaciones conscientes de la energía, redes definidas por software, redes cooperativas, sistemas de posicionamiento y navegación, comunicaciones inalámbricas, redes de sensores inalámbricos, redes de sensores submarinos.
Nota de contenido:	Better anomaly detection for access attacks using deep bidirectional LSTMs -- Using Machine Learning to Quantify the Robustness of Network Controllability -- Configuration faults detection in IP Virtual Private Networks based on machine learning -- Improving Android malware detection through dimensionality reduction techniques -- A Regret Minimization Approach to Frameless Irregular Repetition Slotted Aloha -- Mobility based Genetic algorithm for Heterogeneous wireless networks -- Geographical Information based Clustering Algorithm for Internet of Vehicles -- Active Probing for Improved Machine-Learned Recognition of Network Traffic -- A Dynamic Time Warping and Deep Neural Network Ensemble for Online Signature Verification -- Performance evaluation of some Machine Learning algorithms for Security Intrusion Detection -- Three Quantum Machine Learning Approaches for Mobile User Indoor-Outdoor Detection -- Learning resource allocation algorithms for cellular networks -- Enhanced Pub/Sub Communications for Massive IoT Traffic with SARSA Reinforcement Learning -- Deep Learning-Aided Spatial Multiplexing with Index Modulation -- A Self-Gated Activation Function SINSIG Based on the Sine Trigonometric for Neural Network Models -- Spectral Analysis for Automatic Speech Recognition and Enhancement -- Road sign Identification with Convolutional Neural Network using TensorFlow -- A Semi-Automated Approach for Identification of Trends in Android Ransomware Literature -- Towards Machine Learning in Distributed Array DBMS: Networking Considerations -- Deep Learning Environment Perception and Self-Tracking for Autonomous and Connected Vehicles -- Remote Sensing Scene Classification Based on Effective Feature Learning by Deep Residual Networks -- Identifying Device Types for Anomaly Detection in IoT -- A novel heuristic optimization algorithm for solving the Delay-Constrained Least-Cost problem -- Terms Extraction from Clustered Web Search Results. .
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i