Zobrazeno 1 - 10
of 416
pro vyhledávání: '"mobile traffic"'
Autor:
S. B. Baurina
Publikováno v:
Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова, Vol 0, Iss 3, Pp 230-242 (2024)
The development of information technologies and use of mobile devices that help establish direct contacts at a distance became an integral part of people life and tools of conducting today’s business. These factors promote the development of mobile
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ba28880afa5944558c8322285adfb297
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 121947-121957 (2024)
In the 5G network, small cells play a key role in enhancing network capacity and providing ultra-fast, low-latency data services. The traffic load per small cell is highly dynamic and suffers from rapid fluctuations, necessitating appropriate user as
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4718b1dee6cd4479be4c2a6a17bff443
Autor:
Aneta Kolackova, Salih Sevgican, Muhammet Fatih Ulu, Jale Sadreddini, Pavel Masek, Jiri Hosek, Jan Jerabek, Tuna Tugcu
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 93606-93622 (2024)
To meet the extremely stringent but diverse requirements of Beyond Fifth-Generation (B5G) networks, traffic-aware adaptive utilization of network resources is becoming essential. To cope with that, a detailed traffic data analysis enables opportuniti
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9572d89b20db437a93cbb0b57b2261fc
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 53126-53140 (2024)
With the evolution of mobile networks delivering high-performance network services to a myriad of devices, accurate mobile traffic prediction has become increasingly important. In recent years, federated learning (FL) has emerged as a communication-e
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c3735d89ed0e4af59071fd69929aeeea
Publikováno v:
Future Internet, Vol 16, Iss 5, p 159 (2024)
Managing cellular networks in the Beyond 5G (B5G) era is a complex and challenging task requiring advanced deep learning approaches. Traditional models focusing on internet traffic (INT) analysis often fail to capture the rich temporal and spatial co
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2b31c588fd434bcfb5b0409a0e05c8d5
Publikováno v:
Mathematical Biosciences and Engineering, Vol 19, Iss 11, Pp 11512-11532 (2022)
With the rapid development and application of the mobile Internet, it is necessary to analyze and classify mobile traffic to meet the needs of users. Due to the difficulty in collecting some application data, the mobile traffic data presents a long-t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/edcb7cbe8492494bab7c349b5f14da76
Publikováno v:
Sensors, Vol 23, Iss 23, p 9308 (2023)
Mobile traffic prediction enables the efficient utilization of network resources and enhances user experience. In this paper, we propose a state transition graph-based spatial–temporal attention network (STG-STAN) for cell-level mobile traffic pred
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dc61092f5c8c4760b354e81ebc91d562
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.