neleidžiama
neleidžiama
Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).
Reikalinga programinė įranga
Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)
Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba Mac kompiuteryje, Jums reikalinga Adobe Digital Editions (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas Adobe Reader, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)
Negalite skaityti šios el. knygos naudodami Amazon Kindle.
1. Introduction SECTION I Known Channel Statistics
2. Learning Control Over Random Fading Channel
3. Tracking Performance Enhancement by Input Averaging
4. Averaging Techniques for Balancing Learning and Tracking Abilities SECTION II Unknown Channel Statistics
5. Gradient Estimation Method for Unknown Fading Channels
6. Iterative Estimation Method for Unknown Fading Channels
7. Learning-Tracking Framework Under Unknown Nonrepetitive Channel Randomness SECTION III Extensions of Systems and Problems
8. Learning Consensus with Faded Neighborhood Information
9. Point-to-Point Tracking with Fading Communications
10. Point-to-Point Tracking Using Reference Update Strategy
11. Multi-Objective Learning Tracking with Faded Measurements