Deep Learning Based Intelligent Congestion Control for Space Network

2020 ◽  
pp. 16-27
Author(s):  
Kun Li ◽  
Huachun Zhou ◽  
Hongke Zhang ◽  
Zhe Tu ◽  
Guanglei Li
Keyword(s):  
Deep Learning ◽  
Congestion Control ◽  
Space Network

ACCP: adaptive congestion control protocol in named data networking based on deep learning

2018 ◽  
Vol 31 (9) ◽  
pp. 4675-4683 ◽  
Author(s):  
Tingting Liu ◽  
Mingchuan Zhang ◽  
Junlong Zhu ◽  
Ruijuan Zheng ◽  
Ruoshui Liu ◽  
...  
Keyword(s):  
Deep Learning ◽  
Congestion Control ◽  
Named Data Networking ◽  
Control Protocol ◽  
Adaptive Congestion Control ◽  
Data Networking

Efficient and reliable hybrid deep learning-enabled model for congestion control in 5G/6G networks

2021 ◽  
Author(s):  
Sulaiman Khan ◽  
Anwar Hussain ◽  
Shah Nazir ◽  
Fazlullah Khan ◽  
Ammar Oad ◽  
...  
Keyword(s):  
Deep Learning ◽  
Congestion Control

Deep Learning

2009 ◽  
Author(s):  
Stellan Ohlsson
Keyword(s):  
Deep Learning

Intelligence artificielle : le futur de l’Orthodontie ?

2019 ◽  
Vol 53 (3) ◽  
pp. 281-294
Author(s):  
Jean-Michel Foucart ◽  
Augustin Chavanne ◽  
Jérôme Bourriau
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Deep Learning ◽  
Intelligence Artificielle ◽  
Set Up

Nombreux sont les apports envisagés de l’Intelligence Artificielle (IA) en médecine. En orthodontie, plusieurs solutions automatisées sont disponibles depuis quelques années en imagerie par rayons X (analyse céphalométrique automatisée, analyse automatisée des voies aériennes) ou depuis quelques mois (analyse automatique des modèles numériques, set-up automatisé; CS Model +, Carestream Dental™). L’objectif de cette étude, en deux parties, est d’évaluer la fiabilité de l’analyse automatisée des modèles tant au niveau de leur numérisation que de leur segmentation. La comparaison des résultats d’analyse des modèles obtenus automatiquement et par l’intermédiaire de plusieurs orthodontistes démontre la fiabilité de l’analyse automatique; l’erreur de mesure oscillant, in fine, entre 0,08 et 1,04 mm, ce qui est non significatif et comparable avec les erreurs de mesures inter-observateurs rapportées dans la littérature. Ces résultats ouvrent ainsi de nouvelles perspectives quand à l’apport de l’IA en Orthodontie qui, basée sur le deep learning et le big data, devrait permettre, à moyen terme, d’évoluer vers une orthodontie plus préventive et plus prédictive.

Vollautomatische Quantifizierung der Volumina und Funktion des linken Ventrikels in der kardialen MRT: Evaluation eines Deep-Learning basierten Algorithmus

2020 ◽  
Author(s):  
B Böttcher ◽  
E Beller ◽  
A Busse ◽  
F Streckenbach ◽  
M Weber ◽  
...  
Keyword(s):  
Deep Learning

Primäre ZNS-Lymphome: Vollautomatisierte Detektion und Segmentierung auf multiparametrischen MRT-Datensätzen mittels Deep-Learning

2020 ◽  
Author(s):  
L Pennig ◽  
L Lourenco Caldeira ◽  
C Hoyer ◽  
L Görtz ◽  
R Shahzad ◽  
...  
Keyword(s):  
Deep Learning

Computertomografie: Bildrekonstruktion mit Deep Learning in der klinischen Routine

2020 ◽  
Author(s):  
A Heinrich ◽  
M Engler ◽  
D Dachoua ◽  
U Teichgräber ◽  
F Güttler
Keyword(s):  
Deep Learning
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