Deep Learning Based Solutions for Vehicular Adhoc Networks

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2026

9819651921 / 9789819651924

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a holistic and comprehensive approach to deep learning for vehicular ad hoc networks (VANETs), covering various aspects such as applications, agency involvement, and potential ethical and legal issues. It begins with discussions on how the transportation system has been converted into Intelligent Transportation System (ITS). The use of VANETs is increasing in the development of ITS to enhance road safety, traffic efficiency, and driver comfort. However, the dynamic nature of vehicular environments and the high mobility of vehicles pose significant challenges to designing and implementing VANETs and ensuring reliable and efficient communication. Deep learning, a subset of machine learning, has the potential to revolutionize vehicular ad hoc networks (VANETs) to enable various applications such as traffic management, collision avoidance, and infotainment. DL has demonstrated great potential in addressing various challenges involved in VANETs by leveraging its ability to learn from vast data and make accurate predictions. It reviews the state-of-the-art DL-based approaches for various applications in VANETs, including routing, congestion control, autonomous driving, and security. In addition, this book provides a comprehensive analysis of these approaches' advantages and limitations and discusses their future research directions. The study in this book shows that DL-based techniques can significantly improve the performance and reliability of VANETs. Still, in-depth research is required to address the challenges of deploying these methods in real-world scenarios. Finally, the book discusses the potential of DL-based VANETs in supporting other emerging technologies, such as autonomous driving and smart cities. It explores the simulation/emulation tools for practical exposure to the vehicular ad hoc network.

Bestandsnummer des Verkäufers 9789819651924

Titel
Deep Learning Based Solutions for Vehicular Adhoc Networks
Autor
Jitendra Bhatia
Verlag
Springer
Veröffentlichungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9819651921
ISBN-13
9789819651924
Artikelgewicht
690 Gramm
Abmessungen
235x155x21 mm

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