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Service hours in Frankfurt am Main from 1 December 2025: Monday to Friday 9:00-18:00 and Saturday 10:00-16:00
Ergebnis der Suche nach:
tit all "Scheduling in Networks"
im Bestand: Gesamter Bestand
171 - 180 von 277
Datum (neuestes zuerst)
Datum (ältestes zuerst)
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Titel (Z-A)
Name (A-Z)
Name (Z-A)
Interne ID-Nr. aufsteigend
Interne ID-Nr. absteigend
171
Stochastic project networks
Neumann, Klaus. - Berlin : Springer, 1990
172
An introduction to scheduling in stochastic activity networks
Rubach, Thomas. - Karlsruhe : Inst. für Wirtschaftstheorie u. Operations-Research, Univ., 1981
173
Verfahren zur Losgrößenermittlung in Teilenetzen/Methods of lot sitze scheduling in parts networks
Enthalten in Information technology Bd. 14, 1972, Nr. 1-6: 184-190
174
A Buffer Scheduling Method Based on Message Priority in Delay Tolerant Networks
Enthalten in Journal of computer science and technology Bd. 31, 9.11.2016, Nr. 6, date:11.2016: 1228-1245
175
A cross-layer design approach on spectrum allocation and resource scheduling in cognitive PMP networks
Enthalten in Zhe jiang da xue: Journal of Zhejiang University / Science A / Applied physics and engineering Bd. 9, 1.4.2008, Nr. 4, date:4.2008: 435-444
176
A global optimal resource scheduling algorithm in muti-layer optical networks
Enthalten in Journal of optical communications Bd. 45, 2023, Nr. s1: s1665-s1670. 06 S.
177
A Joint Solution to Scheduling and Power Control for Multicasting in Wireless Ad Hoc Networks
Enthalten in European Association for Speech, Signal and Image Processing: EURASIP journal on advances in signal processing Bd. 2005, 21.2.2005, Nr. 2, date:12.2005: 1-9
178
A Multi-layer heterogeneous task scheduling strategy in UAVs-assisted MEC networks
Enthalten in Cluster computing Bd. 28, 19.8.2025, Nr. 8, date:9.2025: 1-17
179
A Multi-Objective Deadline-Constrained Task Scheduling Algorithm with Guaranteed Performance in Load Balancing on Heterogeneous Networks
Enthalten in SN Computer Science Bd. 2, 28.6.2021, Nr. 5, date:9.2021: 1-21
180
A multimodal deep reinforcement learning approach for IoT-driven adaptive scheduling and robustness optimization in global logistics networks
Enthalten in Scientific reports Bd. 15, 12.7.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-14
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