کارابرن عزیز، مقالات isi بالاترین کیفیت ترجمه را دارند، ترجمه آنها کامل و دقیق می باشد (محتوای جداول و شکل های نیز ترجمه شده اند) و از بهترین مجلات isi انتخاب گردیده اند. همچنین تمامی ترجمه ها دارای ضمانت کیفیت بوده و در صورت عدم رضایت کاربر مبلغ عینا عودت داده خواهد شد.
از نرم افزار winrar برای باز کردن فایل های فشرده استفاده می شود. برای دانلود آن بر روی لینک زیر کلیک کنید
دانلود
سال انتشار:
2018
عنوان انگلیسی مقاله:
Towards Energy-Efficient Wireless Networking in the Big Data Era: A Survey
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
به سوی شبکه های بی سیم انرژی کارا در دوران داده های بزرگ : یک مرور
منبع:
IEEE - IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, VOL: 20, NO: 1, FIRST QUARTER 2018
نویسنده:
Xianghui Cao،Lu Liu, Yu Cheng,Xuemin (Sherman) Shen
چکیده انگلیسی:
With the proliferation of wireless devices, wireless
networks in various forms have become global information infrastructure and an important part of our daily life, which, at the
same time, incur fast escalations of both data volumes and energy
demand. In other words, energy-efficient wireless networking is
a critical and challenging issue in the big data era. In this paper,
we provide a comprehensive survey of recent developments on
energy-efficient wireless networking technologies that are effective or promisingly effective in addressing the challenges raised
by big data. We categorize existing research into two main parts
depending on the roles of big data. The first part focuses on
energy-efficient wireless networking techniques in dealing with
big data and covers studies in big data acquisition, communication, storage, and computation; while the second part investigates
recent approaches based on big data analytics that are promising
to enhance energy efficiency of wireless networks. In addition,
we identify a number of open issues and discuss future research
directions for enhancing energy efficiency of wireless networks
in the big data era.
Index Terms: Wireless networks, big data, energy efficiency,data acquisition, data communication, data storage, data computation, machine learning, open issues
قیمت: رایگان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0