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文献
J-GLOBAL ID：202202234924082304
整理番号：22A0780339
5G可能産業モノのインターネットのためのQoSとプライバシーを意識したルーティング:連合強化学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】
QoS and Privacy-Aware Routing for 5G-Enabled Industrial Internet of Things: A Federated Reinforcement Learning Approach
Wang Xiaoding
(College of Computer and Cyber Security, Fujian Normal University, Fuzhou, Fujian, China)
,
Hu Jia
(Department of Computer Science, University of Exeter, Exeter, U.K.)
,
Lin Hui
(College of Computer and Cyber Security, Fujian Normal University, Fuzhou, Fujian, China)
,
Garg Sahil
(E ́cole de Technologie Supe ́rieure (ETS), Montreal, QC, Canada)
,
Kaddoum Georges
(E ́cole de Technologie Supe ́rieure (ETS), Montreal, QC, Canada)
,
Piran Md. Jalil
(Department of Computer Science and Engineering, Sejong University, Seoul, South Korea)
,
Hossain M. Shamim
(Department of Software Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名：
IEEE Transactions on Industrial Informatics
(IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18 号： 6 ページ： 4189-4197 発行年： 2022年
JST資料番号： W1434A ISSN： 1551-3203 CODEN： ITIICH 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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