Graduate School of Library Information and Media Studies University of Tsukuba Tsukuba Japan;
Faculty of Library Information and Media Science University of Tsukuba Tsukuba Japan;
IP networks; Adaptation models; Network topology; Degradation; Libraries; Media; Analytical models;
机译:ACCPndn:通过使用优化的时滞前馈神经网络学习能力来实现命名数据网络中的自适应拥塞控制协议
机译:使用Q-Learning和LSTM在命名数据网络中使用智能转发策略
机译:使用拥堵控制命名数据网络的节能策略:综述
机译:内容中心网络和命名数据网络中的拥塞控制机制研究
机译:数据网络的多径和显式速率拥塞控制。
机译:DeepAuC:联合深度学习和拍卖,用于命名数据网络中的拥塞感知缓存
机译:aCCpndn:通过使用优化的时滞前馈神经网络学习容量,在命名数据网络中的自适应拥塞控制协议