Chen / Wang / Fan | Communications, Networking, and Information Systems | Buch | 978-981-99-3580-2 | sack.de

Buch, Englisch, Band 1839, 173 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 295 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Chen / Wang / Fan

Communications, Networking, and Information Systems

First International Congress, CNIS 2023, Guilin, China, March 25-27, 2023, Revised Selected Papers
1. Auflage 2023
ISBN: 978-981-99-3580-2
Verlag: Springer Nature Singapore

First International Congress, CNIS 2023, Guilin, China, March 25-27, 2023, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, Band 1839, 173 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 295 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-981-99-3580-2
Verlag: Springer Nature Singapore


This volume constitutes selected papers presented at the First International Congress on Communications, Networking, and Information Systems, CNIS 2023, held in Guilin, China, in March 2023.

The 8 full papers and 2 short papers presented were thoroughly reviewed and selected from the 32 submissions. The papers are organized in topical sections on communications and networking, and information systems and artificial intelligence.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Communications and Networking.- Deep reinforcement learning based vehicle selection for asynchronous federated learning enabled vehicular edge computing.- A Virtual Community Healthcare Framework in Metaverse Enabled by Digital Twins.- An improved LED aruco-marker detection method for event camera.- Improvement Of CenterNet Based On Feature Pyramid Networks.- Information Security Protection Techniques for Substation Operation and Maintenance Edge Gateway.- A Robust MOR-Based Secure Fusion Strategy against Byzantine Attack in Cooperative Spectrum Sensing.- Security Analysis of Blockchain Layer-one Sharding based Extended-UTxO Model.- Information Systems and Artificial Intelligence.- Fundamental Frequency Removal PCA Method and SVM Approach Used for Structure Feature Distilling and Damage Diagnosis.- Stock trend prediction based on improved SVR.- Several Misconceptions and Misuses of Deep Neural Networks and Deep Learning.



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