Frontiers of Networking Technologies : The Third China Conference on Networking, CCF ChinaNet 2025, Shenyang, China, September 12-14, 2025, Proceedings (Communications in Computer and Information Science)

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Frontiers of Networking Technologies : The Third China Conference on Networking, CCF ChinaNet 2025, Shenyang, China, September 12-14, 2025, Proceedings (Communications in Computer and Information Science)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 181 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9789819584499

Full Description

This book constitutes the proceedings of the Second China Conference on Networking, CCF ChinaNet 2025, which took place in Shenyang, China, during September 12-14, 2025. 

The 13 full papers included in the book were carefully reviewed and selected from 102 submissions. They deal with networking technologies such as cloud computing; mobile and network security; computer engineering and networks; etc. The theme of this year's conference was "Integrating Industry, Search, and Innovation, Serving the Networking Powerhouse".

Contents

.- 4D Semantic Segmentation Method for Point Cloud Video Based on Cross-Modal Fusion.
.- When BBR Meets Live Streaming.
.- An Adaptive Particle Swarm Optimization-Based Algorithm for Industrial Control Network Situation Prediction.
.- SJ-GNN: A Graph Neural Network-based Spatio-temporal Joint Optimization Routing Algorithm.
.- FedCog: Synergistic Task-Driven Client Collaboration and Contribution-Aware Aggregation for Federated Continual Learning at the Edge.
.- A Multi-agent Security Testing Framework on Software-defined Space-based Network.
.- NetInno: A Multi-Agent-based LLM Framework for Network Research Innovation.
.- A Deep Reinforcement Learning Framework for Sensor Network Deployment in Urban Power Grid Monitoring Optimization Analytics.
.- Corner Navigation Algorithm Design with NLOS Sensing for Mobile Robots.
.- SPOF-NDN: Forwarding NDN on SDN Switches.
.- Traffic-based Faulty AP Detection in Enterprise WLAN via Variational Auto-Encoder.
.- FeRN: Hybrid Node-to-node Loss Recovery in Overlay Network.
.- Interpretable Fault Prediction via Fusion of Static and Temporal Knowledge Graphs.

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