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Apprentissage fédéré pour la préservation de la vie privée dans les systèmes de santé intelligents : Une étude complète

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Découpage de réseau dans les réseaux B5G à l’aide du jumeau numérique : Une approche axée sur l’expérience

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Atténuation de la non-linéarité d’émission sans hyperparamètre à l’aide d’une technique d’échantillonnage de la largeur du noyau

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Apprentissage basé sur MEEF sans hyperparamètre pour les systèmes de communication de la prochaine génération

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Garanties analytiques pour l’apprentissage profond basé sur RFF sans hyperparamètre dans le régime de faibles données

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Analyse des performances de la localisation coopérative basée sur l’apprentissage de la théorie de l’information

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Analyse d’erreur de la localisation basée sur l’entropie à erreur minimale avec des points de repère

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Prévisions de trafic décentralisées à tranches multiples et respectueuses de la vie privée

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Vers l’efficacité énergétique dans le découpage du réseau RAN

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Prévisions de trafic multi-slice respectueuses de la vie privée au niveau RAN : Une approche évolutive d’apprentissage fédéré

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L’apprentissage automatique dans le découpage des réseaux – une étude

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Prévision du trafic mobile pour les tranches de réseau : Une approche d’apprentissage fédéré

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Sur la conception de réseaux de collecte sans fil résilients et fiables

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Évaluation de la portée des liaisons radio maritimes dans différents plans d’eau : Effet de la hauteur de l’antenne et de la diversité des bandes

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