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J-GLOBAL ID：202002245082302724   Reference number：20A1812866

Regressor Relearning Architecture Adapting to Traffic Trend Changes in NFV Platforms

NFVプラットフォームにおけるトラヒックトレンド変化に適応するリグレッサ再学習アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Author (3)： Hirayama Takahiro (National Institute of Information and Communications Technology) ,  Jibiki Masahiro (National Institute of Information and Communications Technology) ,  Kafle Ved P. (National Institute of Information and Communications Technology)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2020  Issue： NetSoft  Page： 272-276  Publication year： 2020 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Network function virtualizatio...

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Thesaurus term： operator (worker) ,  network ,  elasticity (mechanical property) ,  traffic volume ,  traffic forecast ,  infrastructure ,  ARMA model ,  *computer architecture ,  internet ,  prediction error ,  recurrent neural network ,  mechanical property
Semi thesaurus term： 仮想ネットワーク ,  ランダムフォレスト ,  仮想化 ,  計算資源 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (6)： プラットフォーム ,  トラヒック ,  トレンド ,  適応 ,  再学習 ,  アーキテクチャ