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
著者 (7件):
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)