Logo của kho lưu trữ
  • Vietnamese
  • English
  • Đăng nhập
    Bạn là người dùng mới? Vui lòng nhấp vào đây để đăng kí. Có phải bạn quên mật khẩu?
Logo của kho lưu trữ
  • Đơn vị & Bộ sưu tập
  • Duyệt tìm
  • Vietnamese
  • English
  • Đăng nhập
    Bạn là người dùng mới? Vui lòng nhấp vào đây để đăng kí. Có phải bạn quên mật khẩu?
  1. Trang chủ
  2. Duyệt theo tác giả

Duyệt theo Tác giả "Vuong, Xuan Chi"

Đang hiển thị 1 - 2 của tổng số 2 kết quả
Số kết quả/trang
Tùy chọn sắp xếp
  • Đang tải...
    Hình ảnh thu nhỏ
    Tài liệu
    Processing and classifying IP packet data on the Internet based on machine learning
    (Nguyen Tat Thanh University, 2024) Vuong, Xuan Chi; Nguyen, Kim Quoc
    Nowadays, the continuous development of information technology, communication over the Internet is increasing rapidly, and network congestion has become an alarming issue. To develop communication network infrastructure in a large city, a country, or globally, streamlining and controlling network data flow to optimize communication processes and minimize network congestion is crucial and necessary. In this study, the authors analyze and process data according to the delay of Internet Protocol (IP) packets, using machine learning models with the Random Forest (RF) and the Support Vector Machines (SVM) method to classify IP packets. The primary goal of classifying packets by delay is to optimize network performance by prioritizing processing of low-delay packets, ensuring stable and uninterrupted online services such as video streaming and voice calls. Furthermore, it is easy to manage and control packet traffic, hence minimizing network congestion at the router.
  • Đang tải...
    Hình ảnh thu nhỏ
    Tài liệu
    Proposing an AI-based model to manage and control congestion at routers on the internet
    (Nguyen Tat Thanh University, 2025) Vuong, Xuan Chi; Duong, Minh Tuan
    The paper addresses the limitations of traditional queue management methods in handling the growing demand for multimedia communication. It introduces an enhanced model, DAIM-RED, which combines adaptive techniques and Deep Q-Networks to dynamically adjust queue thresholds, reduce packet loss, and improve efficiency in network routers. By integrating AIM-RED and deep learning, the model predicts overflow conditions and optimizes throughput. DAIM-RED outperforms previous models, ensuring better queue stability, congestion control, and Quality of Service in complex network environments.

Phần mềm thư viện số bản quyền © 2002-2025 LYRASIS

  • Cài đặt Cookie
  • Chính sách riêng tư
  • Thỏa thuận bạn đọc
  • Gửi phản hồi