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Digital Twin in the IoT Context: A Survey on Technical Features, Scenarios, and Architectural Models
Digital Twin in the IoT Context: A Survey on Technical Features, Scenarios, and Architectural Models
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Digital Twin in the IoT Context: A Survey on Technical Features, Scenarios, and Architectural Models

Minerva, Roberto ; Lee, Gyu Myoung ; Crespi, Noel

Proceedings of the IEEE, 2020-10, Vol.108 (10), p.1785-1824 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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Blockchain and Deep Reinforcement Learning Empowered Intelligent 5G Beyond
Blockchain and Deep Reinforcement Learning Empowered Intelligent 5G Beyond
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Blockchain and Deep Reinforcement Learning Empowered Intelligent 5G Beyond

Dai, Yueyue ; Xu, Du ; Maharjan, Sabita ; Chen, Zhuang ; He, Qian ; Zhang, Yan

IEEE network, 2019-05, Vol.33 (3), p.10-17 [Periódico revisado por pares]

IEEE

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A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing
A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing
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A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing

Otter, Daniel W. ; Medina, Julian R. ; Kalita, Jugal K.

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2021-02, Vol.32 (2), p.604-624

United States: IEEE

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4
Notions of architecture in fog computing
Notions of architecture in fog computing
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Notions of architecture in fog computing

Mann, Zoltán Ádám

Computing, 2021, Vol.103 (1), p.51-73 [Periódico revisado por pares]

Vienna: Springer Vienna

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An Efficient Hardware Accelerator for Structured Sparse Convolutional Neural Networks on FPGAs
An Efficient Hardware Accelerator for Structured Sparse Convolutional Neural Networks on FPGAs
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An Efficient Hardware Accelerator for Structured Sparse Convolutional Neural Networks on FPGAs

Zhu, Chaoyang ; Huang, Kejie ; Yang, Shuyuan ; Zhu, Ziqi ; Zhang, Hejia ; Shen, Haibin

IEEE transactions on very large scale integration (VLSI) systems, 2020-09, Vol.28 (9), p.1953-1965 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures
On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures
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On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures

Bianchini, Monica ; Scarselli, Franco

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2014-08, Vol.25 (8), p.1553-1565

New York, NY: IEEE

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Artificial Intelligence to Manage Network Traffic of 5G Wireless Networks
Artificial Intelligence to Manage Network Traffic of 5G Wireless Networks
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Artificial Intelligence to Manage Network Traffic of 5G Wireless Networks

Fu, Yu ; Wang, Sen ; Wang, Cheng-Xiang ; Hong, Xuemin ; McLaughlin, Stephen

IEEE network, 2018-11, Vol.32 (6), p.58-64 [Periódico revisado por pares]

IEEE

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A comparative study of LPWAN technologies for large-scale IoT deployment
A comparative study of LPWAN technologies for large-scale IoT deployment
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A comparative study of LPWAN technologies for large-scale IoT deployment

Mekki, Kais ; Bajic, Eddy ; Chaxel, Frederic ; Meyer, Fernand

ICT Express , 2019, 5(1), , pp.1-7 [Periódico revisado por pares]

Elsevier

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Learning Temporal Information for Brain-Computer Interface Using Convolutional Neural Networks
Learning Temporal Information for Brain-Computer Interface Using Convolutional Neural Networks
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Learning Temporal Information for Brain-Computer Interface Using Convolutional Neural Networks

Sakhavi, Siavash ; Guan, Cuntai ; Yan, Shuicheng

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-11, Vol.29 (11), p.5619-5629

United States: IEEE

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Survey on Network Slicing for Internet of Things Realization in 5G Networks
Survey on Network Slicing for Internet of Things Realization in 5G Networks
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Survey on Network Slicing for Internet of Things Realization in 5G Networks

Wijethilaka, Shalitha ; Liyanage, Madhusanka

IEEE Communications surveys and tutorials, 2021-01, Vol.23 (2), p.957-994 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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