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Produktbild: Deep Learning Approaches in Intelligent Wireless Networking

Deep Learning Approaches in Intelligent Wireless Networking

Aus der Reihe Computational Methods for Industrial Applications

208,99 €

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Beschreibung

This book covers deep learning-based communication frameworks for multiuser detection and sparse channel estimation and elaborates discussion on deep learning-based ultra-dense cell communication and sensor networks and ad-hoc communication.

Beschreibung

This book covers deep learning-based communication frameworks for multiuser detection and sparse channel estimation and elaborates discussion on deep learning-based ultra-dense cell communication and sensor networks and ad-hoc communication.

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum

30.04.2026
Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster,schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss
Herausgeber Bharat Bhushan + weitere

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum

30.04.2026
Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster,schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss
Herausgeber
Verlag Taylor and Francis
Seitenzahl

328
Maße (L/B/H)

24/16,1/2,2 cm
Gewicht

608 g
Sprache

Englisch
ISBN

978-1-03-299815-2
Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Deep Learning Approaches in Intelligent Wireless Networking

  • Chapter 1. Deep Learning Transformations for Innovating Healthcare in the Health Sector. Chapter 2. Preliminary Study of 6G Networks Signifies A Revolutionary Change in Wireless Communication. Chapter 3. AI Applications, Healthcare, Agriculture, Defence & Medicine. Chapter 4. Artificial intelligence & Machine learning in healthcare: A systematic bibliometric analysis. Chapter 5. Deep Learning and Neural Network in the Stock Market. Chapter 6. Deep Learning Strategies for Advanced Wireless Communication. Chapter 7. A Machine Learning Based Model for Predicting Diabetes Leading to Retinopathy. Chapter 8. Intelligent Wireless Networks: Edge Computing, Sensors, Real-Time Computing, Security, Emerging Applications. Chapter 9. Empowering the Future of Education and Data Science: A Deep Learning Approach to Wireless Networks. Chapter 10. ML Algorithms Supervised/Unsupervised Learning, Application in Diverse Fields Including Networking. Chapter 11. ML in Wireless Networks: Management, Security, Analytics, Virtualization, Sensors, Real Cases