Qos Enhancement(QoS 향상)란 무엇입니까?
Qos Enhancement QoS 향상 - Machine Learning (ML) plays a pivotal role in QoS enhancement, connectivity, and provisioning of smart applications. [1] We conclude that RSMA provides rate, robustness and QoS enhancements over SDMA and NOMA in CoMP JT networks. [2] The performance evaluation of the proposed system is conducted and compared with the previous methods to prove the energy efficiency and the QOS enhancements in terms of transmission rate and delay. [3] The qualitative and quantitative research demonstrated its viability and replicability in four key points: user acceptance, productivity improvement, QoS enhancement, and fostering of social relations. [4] Besides, NSGA-III (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III) is employed to realize the QoS enhancement and ELECTRE (Elimination Et Choix Tradulsant la REaltite) is utilized to solve the decision-making problems of the most optimal scheduling strategies. [5] The main contribution of this research is to systematically review researches on QoS enhancement of wireless LAN. [6] In this article, we present a novel deep neural network architecture, MV-Net, which provides performance elasticity and contention-aware self-scheduling ability for QoS enhancement in mobile computing systems. [7]머신 러닝(ML)은 QoS 향상, 연결 및 스마트 애플리케이션 프로비저닝에서 중추적인 역할을 합니다. [1] 우리는 RSMA가 CoMP JT 네트워크에서 SDMA 및 NOMA에 비해 속도, 견고성 및 QoS 향상을 제공한다고 결론지었습니다. [2] 제안된 시스템의 성능 평가를 수행하고 이전 방법과 비교하여 전송 속도 및 지연 측면에서 에너지 효율성 및 QOS 향상을 입증합니다. [3] 질적 및 양적 연구는 사용자 수용, 생산성 향상, QoS 향상 및 사회적 관계 육성의 4가지 핵심 포인트에서 실행 가능성과 반복성을 입증했습니다. [4] 또한, NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)는 QoS 향상을 구현하기 위해 사용되며 ELECTRE(Elimination Et Choix Tradulsant la REaltite)는 가장 최적의 스케줄링 전략의 의사 결정 문제를 해결하기 위해 사용됩니다. [5] 본 연구의 주요 공헌은 무선랜의 QoS 향상에 관한 연구를 체계적으로 검토하는 데 있다. [6] 이 기사에서는 모바일 컴퓨팅 시스템에서 QoS 향상을 위해 성능 탄력성과 경합 인식 자체 스케줄링 기능을 제공하는 새로운 심층 신경망 아키텍처인 MV-Net을 제시합니다. [7]