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Titel:
On the Robustness of Deep Learning-predicted Contention Models for Network Calculus
Dokumenttyp:
Forschungsdaten
Verantwortlich:
Geyer, Fabien
Autorinnen / Autoren:
Geyer, Fabien; Bondorf, Steffen
Institutionszugehörigkeit:
TUM
Herausgeber:
TUM
Identifikator:
doi:10.14459/2019mp1524892
Enddatum der Datenerzeugung:
24.11.2019
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Quellen der Daten:
Simulationen / simulations
Datentyp:
Datenbanken / data bases
Beschreibung:
Dataset used for the paper 'On the Robustness of Deep Learning-predicted Contention Models for Network Calculus'
Links:
https://arxiv.org/abs/1911.10522
Schlagworte:
Dataset; Deep Learning; Network Calculus
Technische Hinweise:
View and download (5,04 GB total, 7 Files)
The data server also offers
downloads with FTP
The data server also offers downloads with rsync (password m1524892):
rsync rsync://m1524892@dataserv.ub.tum.de/m1524892/
Sprache:
en
BibTeX
Vorkommen:
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Einrichtungen
Schools
TUM School of Computation, Information and Technology
Departments
Computer Engineering
Informatik 8 - Lehrstuhl für Netzarchitekturen und Netzdienste (Prof. Carle)
2019