دانلود کتاب Deep Learning and Its Applications for Vehicle Networks – یادگیری عمیق و کاربردهای آن برای شبکه های وسایل نقلیه

توضیحات

Deep Learning (DL) is an effective approach for AI-based vehicular networks and can deliver a powerful set of tools for such vehicular network dynamics. In various domains of vehicular networks, DL can be used for learning-based channel estimation, traffic flow prediction, vehicle trajectory prediction, location-prediction-based scheduling and routing, intelligent network congestion control mechanism, smart load balancing and vertical handoff control, intelligent network security strategies, virtual smart and efficient resource allocation and intelligent distributed resource allocation methods.

This book is based on the work from world-famous experts on the application of DL for vehicle networks. It consists of the following five parts:

(I) DL for vehicle safety and security: This part covers the use of DL algorithms for vehicle safety or security.

(II) DL for effective vehicle communications: Vehicle networks consist of vehicle-to-vehicle and vehicle-to-roadside communications. This part covers how Intelligent vehicle networks require a flexible selection of the best path across all vehicles, adaptive sending rate control based on bandwidth availability and timely data downloads from a roadside base-station.

(III) DL for vehicle control: The myriad operations that require intelligent control for each individual vehicle are discussed in this part. This also includes emission control, which is based on the road traffic situation, the charging pile load is predicted through DL andvehicle speed adjustments based on the camera-captured image analysis.

(IV) DL for information management: This part covers some intelligent information collection and understanding. We can use DL for energy-saving vehicle trajectory control based on the road traffic situation and given destination information; we can also natural language processing based on DL algorithm for automatic internet of things (IoT) search during driving.

(V) Other applications. This part introduces the use of DL models for other vehicle controls.

Autonomous vehicles are becoming more and more popular in society. The DL and its variants will play greater roles in cognitive vehicle communications and control. Other machine learning models such as deep reinforcement learning will also facilitate intelligent vehicle behavior understanding and adjustment. This book will become a valuable reference to your understanding of this critical field.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

آموزش عمیق (DL) یک رویکرد موثر برای شبکه های خودرویی مبتنی بر هوش مصنوعی است و می تواند مجموعه ای قدرتمند از ابزارها را برای چنین پویایی شبکه های خودرویی ارائه دهد. در حوزه‌های مختلف شبکه‌های خودرو، DL را می‌توان برای تخمین کانال مبتنی بر یادگیری، پیش‌بینی جریان ترافیک، پیش‌بینی مسیر خودرو، زمان‌بندی و مسیریابی مبتنی بر پیش‌بینی مکان، مکانیزم کنترل تراکم شبکه هوشمند، متعادل‌سازی بار هوشمند و کنترل انتقال عمودی، هوشمند استفاده کرد. استراتژی های امنیت شبکه، تخصیص منابع هوشمند و کارآمد مجازی و روش های تخصیص منابع توزیع شده هوشمند.

این کتاب بر اساس کار کارشناسان مشهور جهان در مورد استفاده از DL برای شبکه های وسایل نقلیه است. این شامل پنج بخش زیر است:

(I) DL برای ایمنی و امنیت خودرو: این بخش شامل استفاده از الگوریتم‌های DL برای ایمنی یا امنیت خودرو.

(II) DL برای ارتباطات موثر خودرو: شبکه‌های خودرو شامل ارتباطات وسیله نقلیه با خودرو و وسیله نقلیه به جاده. این بخش چگونگی نیاز شبکه های وسایل نقلیه هوشمند را به انتخاب انعطاف پذیری از بهترین مسیر در همه وسایل نقلیه، کنترل نرخ ارسال تطبیقی بر اساس در دسترس بودن پهنای باند و دانلود به موقع داده ها از یک ایستگاه پایه کنار جاده ای را پوشش می دهد.

(III) DL برای کنترل وسیله نقلیه: عملیات بی شماری که نیاز به کنترل هوشمند برای هر وسیله نقلیه جداگانه دارند در این قسمت. این همچنین شامل کنترل انتشار است که بر اساس وضعیت ترافیک جاده است، بار شمع شارژ از طریق DL و تنظیمات سرعت خودرو بر اساس تجزیه و تحلیل تصویر گرفته شده توسط دوربین پیش بینی می شود.

(IV) DL برای مدیریت اطلاعات: این بخش برخی از جمع آوری و درک اطلاعات هوشمند را پوشش می دهد. ما می توانیم از DL برای کنترل مسیر وسیله نقلیه صرفه جویی در انرژی بر اساس وضعیت ترافیک جاده و اطلاعات مقصد استفاده کنیم. همچنین می‌توانیم پردازش زبان طبیعی را بر اساس الگوریتم DL برای جستجوی خودکار اینترنت اشیا (IoT) در حین رانندگی انجام دهیم.

(V) سایر برنامه ها. این قسمت استفاده از مدل های DL را برای سایر کنترل های خودرو معرفی می کند.

وسایل نقلیه خودران روز به روز محبوبیت بیشتری در جامعه پیدا می کنند. DL و انواع آن نقش بیشتری در ارتباطات و کنترل وسایل نقلیه شناختی خواهند داشت. سایر مدل‌های یادگیری ماشین مانند یادگیری تقویتی عمیق نیز درک و تنظیم هوشمند رفتار خودرو را تسهیل می‌کنند. این کتاب مرجع ارزشمندی برای درک شما از این زمینه مهم خواهد بود.

tag : دانلود کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن برای شبکه های وسایل نقلیه , Download یادگیری عمیق و کاربردهای آن برای شبکه های وسایل نقلیه , دانلود یادگیری عمیق و کاربردهای آن برای شبکه های وسایل نقلیه , Download Deep Learning and Its Applications for Vehicle Networks Book , یادگیری عمیق و کاربردهای آن برای شبکه های وسایل نقلیه دانلود , buy یادگیری عمیق و کاربردهای آن برای شبکه های وسایل نقلیه , خرید کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن برای شبکه های وسایل نقلیه , دانلود کتاب Deep Learning and Its Applications for Vehicle Networks , کتاب Deep Learning and Its Applications for Vehicle Networks , دانلود Deep Learning and Its Applications for Vehicle Networks , خرید Deep Learning and Its Applications for Vehicle Networks , خرید کتاب Deep Learning and Its Applications for Vehicle Networks ,