Языки, на которых мы говорим: [Darya] [Yu Long] [Amir] [Anh] [Mais] [Darya] Контакты
Соавторство : Магазин статей : статью купить : статью продать : список научных статей на продажу Сайт_в_новом_дизайне
На этой странице Вы можете выбрать статью по своему направлению и стать одним из соавторов. Ниже информация о каждой публикации. Справа информация о стоимости, журнале, сроках подачи и сроках публикации. Слева краткое описание статьи и ключевые слова. Если в списке, на этой странице, Вы нашли подходящую статью, укажите её номер # (Номер заказа) и укажите под каким номером по порядку в списке авторов Вы хотите быть. Если у Вас есть срочные вопросы или Вы не разобрались как пользоваться сайтом, позвоните в WhatsApp / Viber / по телефону / напишите на почту. Все контакты указаны возле каждой темы.
Продаем публикации готовых статей в журналах Scopus и Web of Science
(статьи написаны и приняты в журналы; продаются по частям или целиком).
От Вас только деньги, от нас публикация и индексация.

Если Вы оплатили публикацию на сайте, пришлите квитанцию менеджеру на WhatsApp, Viber или e-mail

Продаются (смотреть все темы) HOT / Горячие Scopus Q4 Q3 Q2-Q1 Web of Science ВАК России Текущие договоры 2020 2021 2022

Экономика Социальные Педагогика, образование Лингвистика Гуманитарные Технические Сельское хозяйство, агрикультура Медицина Право

Очистить фильтры Процентиль: до 20 20-30 30-50 больше 50 Сортировка: По горящим По цене По дате

Страна соавтора: China Jordan United Arab Emirates Австралия Азербайджан Израиль Казахстан России Россия Украина

Новые темы: Новые За 2 недели За 1 месяц

Номера: 2 14 35 39 57 59 103 110 112 142 180 183 188 190 191 206 212 215 217 238 239 248 279 280 285 310 330 331 369 406 425 426 441 442 448 449 450 451 452 453 455 456 457 458 468 469 471 472 485 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 505 506 507 508 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 521 522 561 562 566 567 568 569 570 577 586 589 599 603 604 605 612 621 627 631 638 666 667 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 698 707 711 712 713 716 718 720 721 725 726 730 731 735 736 737 738 739 740 741 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 755 756 757 758 759 760 762 764 765 766 767 768 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 782 783 784 785 786 787 788 789 790 796 797 798 799 800 801 808 810 811 812 813 814 816 817 818 820 821 823 827 828 829 830 831 833 834 835 836 837 838 839 840 842 843 845 848 854 855 857 863 866 867 868 869 870 873 874 876 877 878 881 883 884 885 886 887 888 889 891 892 899 901 903 904 911 914 916 918 922 924 933 940 942 943 944 946 948 949 950 951 953 954 955 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 973 974 975 976 978 980 985 986 992 993 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1028 1029 1030 1031 1032 1037 1042 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1055 1057 1058 1059 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1115 1116 1117 1121 1123 1126 1129 1131 1133 1134 1135 1136 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1152 1153 1156 1157 1158 1159 1163 1164 1165 1168 1169 1171 1172 1173 1174 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1249 1251 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1269 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1292 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1318 1319 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1365 1366 1368 1369 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1394 1397 1398 1399 1400 1401 1403 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1435 1436 1438 1439 1440 1441 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1458 1459 1460 1461 1462 1464 1465 1466 1468 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492


#1450Ноябрь 2021 выход журнала
Набор в журнал до 15-11-2020
430500 руб4 чел. (авторов) в этой статье

Соавтор1234
свободносвободносвободносвободно
Рубли180400984008200069700000
№ 1450.1№ 1450.2№ 1450.3№ 1450.4
ДоговорДоговорДоговорДоговор

Название журнала доступно только клиентам, которые оплатили
USA
Scopus Q2 , Percentile = 50+
Web of Science Q3 , IF = 1.5-2
Science Citation Index Expanded
Clarivate Analytics (Thomson Reuters)
Специализация журнала:
Electrical and Electronic Engineering
В статье рассмотрены такие вопросы: Поддержка и анализ больших данных для повышения производительности Vehicular Social Networks (VANET)

Improving Vehicular Social Networks (VANETs) performance through the use of big data analytics
1 место - свободно (продается)
2 место - свободно (продается)
3 место - свободно (продается)
4 место - свободно (продается)

Дополнительно по статье:: Special issue
Спецвыпуск

Дополнительно по журналу: Special issue
Спецвыпуск
DOI- есть

Аннотация:
С помощью сети VANET можно обмениваться информацией между транспортными средствами, другими устройствами и сетями общего доступа для обеспечения безопасности дорожного движения. С увеличение количества транспортных средств, внедрения новых мобильных приложений и устройств приводит к большому объему данных, которые проходят через автомобильную сеть. Это приводит к снижению скорости передачи и выявления надежности данных. Кроме того, с целью повышения производительности сети можно использовать проверенные данные. В этой статье предложен новый подход для быстрой и надежной передачи данных и использование методик машинного обучения для быстрого анализа данных с целью повышения производительности автомобильной социальной сети. Предложенный подход заключается в объединении 5G и альтернативных каналов передачи данных, используемых в ближайших устройствах, позволяющие увеличить скорость и надежность передачи больших данный. Анализ и классификация больших данных для сети осуществляется с помощью создания интеллектуальных протоколов и методов поддерживающих векторных машин. Результаты тестирования смоделированных систем показали, что предложенный подход является эффективным и может быть использован в городских сетях VANET.

VANET enables the exchange of informaton among vehicles, devices, and public networks for road safety. As the number of vehicles on the road continues to grow, and the span of mobile apps and devices keeps expanding, the amount of data that travels through the vehicle network gets larger. This leads to a decrease in the transmission speed and data reliability. The performance of the network can be improved with the use of validated data. This article proposes a new approach for fast and reliable data transfer and employs machine learning techniques to promptly analyze information. The objective of the proposed approach is to combine 5G and alternative data transmission channels used in nearby devices to improve big data transmission speed and reliability. Big data analytics is carried out through the use of intelligent protocols, and classification of big data is performed using the support vector method. The results of simulation showed that the proposed approach was effective and could be used in metropolitan VANETs.
Номер заказа № 1450

Самый быстрый и простой способ заказать или задать вопрос, написать нам: Эльвира | +79683748220 | WhatsApp | elvira.pillipchuk@mail.ru или Все контакты