Advances in Communication, Devices and Networking : Proceedings of ICCDN 2024, Volume 1 (Lecture Notes in Electrical Engineering) / Dhar, Sourav (EDT)/ Mukhopadhyay, Subhas (EDT)/ Do, Dinh-Thuan (EDT)

Advances in Communication, Devices and Networking : Proceedings of ICCDN 2024, Volume 1 (Lecture Notes in Electrical Engineering) （2025）

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Advances in Communication, Devices and Networking : Proceedings of ICCDN 2024, Volume 1 (Lecture Notes in Electrical Engineering) （2025）

Dhar, Sourav (EDT)/ Mukhopadhyay, Subhas (EDT)/ Do, Dinh-Thuan (EDT)

ウェブストア価格 ¥69,777（本体¥63,434）
Springer Nature（2024/11発売）
外貨定価 UK£ 249.99
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 590 p.
言語 ENG
商品コード 9789819764648

Full Description

This book covers recent trends in the field of devices, wireless communication and networking. It gathers selected papers presented at the 7th International Conference on Communication, Devices and Networking (ICCDN 2024), which was organized by the Department of Electronics and Communication Engineering, Sikkim Manipal Institute of Technology, Sikkim, India, on January 19-20, 2024. Gathering cutting-edge research papers prepared by researchers, engineers and industry professionals, it helps young and experienced scientists and developers alike to explore new perspectives and offers them inspirations on how to address real-world problems in the areas of electronics, communication, devices and networking.

1. High Speed Congestion Aware Routing Algorithm for Network on Chip Architecture.- 2. Impact of Technology Node on Low Power Analog Performance of AU TFET.- 3. Comparative Analysis of the Electrical and Dielectric Characteristics of a Novel Glassy Ceramic and Its Crystalline Analogue.- 4. DFT Investigation of Fe Doped ZnO Monolayer for Adsorption of Toxic Gases.- 5. Printed Circuit Board Assembly Welding Process Based on Computer Aided Design.- 6. Enhancing Endangered Animal Conservation through Deep Learning-Powered Monitoring.- 7. Direct Approach for Modelling a Class of Fractional Order System Using Two Generating Functions.- 8. Classification of Parkinson's and Control Subjects with Machine Learning.