Cognitive Networking(인지 네트워킹)란 무엇입니까?
Cognitive Networking 인지 네트워킹 - The outcomes of this work can be used for several scenarios of cognitive networking, including prediction of data traffic requests in specific locations, as well as for data storage optimization and improvement of BBU clustering tasks. [1]이 작업의 결과는 특정 위치의 데이터 트래픽 요청 예측, 데이터 저장소 최적화 및 BBU 클러스터링 작업 개선을 포함하여 인지 네트워킹의 여러 시나리오에 사용할 수 있습니다. [1]
Develop Cognitive Networking
This work aims to further develop cognitive networking technologies in several critical areas, including DTN, the CSG algorithm, SmallSat swarm topologies, and cloud services. [1] By employing multiple distributed ML blocks learning domain-level features and working with broker plane aggregation ML blocks (through the chain rule-based training), the proposed approach enables to develop cognitive networking applications that can fully exploit the multi-domain EON states while obviating the need for the raw and confidential intra-domain data. [2]이 작업은 DTN, CSG 알고리즘, SmallSat 스웜 토폴로지 및 클라우드 서비스를 포함한 여러 중요한 영역에서 인지 네트워킹 기술을 더욱 개발하는 것을 목표로 합니다. [1] 여러 분산 ML 블록을 사용하여 도메인 수준 기능을 학습하고 브로커 평면 집계 ML 블록으로 작업함으로써(체인 규칙 기반 교육을 통해) 제안된 접근 방식은 원시 및 기밀 도메인 내 데이터가 필요합니다. [2]
Mobile Cognitive Networking
This paper critically analyses the vital element in the revolutionary methodologies in the fifth generational era, which initiates the emergence of artificial intelligence in the mobile cognitive networking industry. [1] This paper critically analyses the vital element in the revolutionary methodologies in the fifth generational era, which initiates the emergence of artificial intelligence in the mobile cognitive networking industry. [2]이 논문은 모바일 인지 네트워킹 산업에서 인공지능의 출현을 촉발하는 5세대 시대의 혁신적인 방법론의 핵심 요소를 비판적으로 분석한다. [1] 이 논문은 모바일 인지 네트워킹 산업에서 인공지능의 출현을 촉발하는 5세대 시대의 혁신적인 방법론의 핵심 요소를 비판적으로 분석한다. [2]
cognitive networking application
By employing multiple distributed ML blocks learning domain-level features and working with broker plane aggregation ML blocks (through the chain rule-based training), the proposed approach enables to develop cognitive networking applications that can fully exploit the multi-domain EON states while obviating the need for the raw and confidential intra-domain data. [1] Cognitive networking applications continuously adapt actions according to observations of the environment and assigned performance goals. [2]여러 분산 ML 블록을 사용하여 도메인 수준 기능을 학습하고 브로커 평면 집계 ML 블록으로 작업함으로써(체인 규칙 기반 교육을 통해) 제안된 접근 방식은 원시 및 기밀 도메인 내 데이터가 필요합니다. [1] 인지 네트워킹 응용 프로그램은 환경 관찰 및 할당된 성능 목표에 따라 작업을 지속적으로 조정합니다. [2]
cognitive networking industry
This paper critically analyses the vital element in the revolutionary methodologies in the fifth generational era, which initiates the emergence of artificial intelligence in the mobile cognitive networking industry. [1] This paper critically analyses the vital element in the revolutionary methodologies in the fifth generational era, which initiates the emergence of artificial intelligence in the mobile cognitive networking industry. [2]이 논문은 모바일 인지 네트워킹 산업에서 인공지능의 출현을 촉발하는 5세대 시대의 혁신적인 방법론의 핵심 요소를 비판적으로 분석한다. [1] 이 논문은 모바일 인지 네트워킹 산업에서 인공지능의 출현을 촉발하는 5세대 시대의 혁신적인 방법론의 핵심 요소를 비판적으로 분석한다. [2]
cognitive networking technology 인지 네트워킹 기술
This work aims to further develop cognitive networking technologies in several critical areas, including DTN, the CSG algorithm, SmallSat swarm topologies, and cloud services. [1] This paper discusses the infusion path of cognitive networking technologies in the NASA Space Communications and Navigation (SCaN) networks using the DTN architecture and protocols as the basis for cognitive routing and network management capabilities. [2]이 작업은 DTN, CSG 알고리즘, SmallSat 스웜 토폴로지 및 클라우드 서비스를 포함한 여러 중요한 영역에서 인지 네트워킹 기술을 더욱 개발하는 것을 목표로 합니다. [1] 이 백서에서는 DTN 아키텍처와 프로토콜을 인지 라우팅 및 네트워크 관리 기능의 기반으로 사용하는 NASA SCaN(Space Communications and Navigation) 네트워크에서 인지 네트워킹 기술의 주입 경로에 대해 논의합니다. [2]