RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      Artificial Intelligence Enabled Fog Radio Access Networks : A Case Study

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A106486396

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Fog computing is a newly evolved network architecture that brings cloud computing benefit to the edge of the network. This structure is designed to solve the drawbacks of conventional cellular structure. Meanwhile, Artificial Intelligence (AI) applica...

      Fog computing is a newly evolved network architecture that brings cloud computing benefit to the edge of the network. This structure is designed to solve the drawbacks of conventional cellular structure. Meanwhile, Artificial Intelligence (AI) applications are booming with the breakthroughs in deep learning (DL) models. Many iterative algorithm has been proposed to optimize the performance of fog radio access networks (FRANs), but cannot perform well in the live networks. To improve this, AI based optimization solution should be implemented. This paper discusses about;1) the prospective areas of fog computing where AI can be used; 2) existing challenges and future trends.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • Ⅰ. Introduction
      • Ⅱ. Applications of Deep Learning on Fog Nodes
      • Ⅲ. Issue and Challenges
      • Ⅴ. Conclusion
      • Abstract
      • Ⅰ. Introduction
      • Ⅱ. Applications of Deep Learning on Fog Nodes
      • Ⅲ. Issue and Challenges
      • Ⅴ. Conclusion
      • References
      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼