Dottorando in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni , 38o ciclo (2022-2025)
Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni (DET)
Docente esterno e/o collaboratore didattico
Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN)
Profilo
Dottorato di ricerca
Argomento di ricerca
Machine learning for real-time communication.
Tutori
Interessi di ricerca
Biografia
Premi e riconoscimenti
Didattica
Insegnamenti
Corso di laurea magistrale
- Machine learning for networking. A.A. 2024/25, CYBERSECURITY. Collaboratore del corso
- Machine learning for networking. A.A. 2023/24, COMMUNICATIONS ENGINEERING. Collaboratore del corso
Pubblicazioni
Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris
- Song, Tailai; Perna, Gianluca; Garza, Paolo; Meo, Michela; Munafo, Maurizio Matteo (2025)
Packet Loss in Real-Time Communications: Can ML Tame its Unpredictable Nature?. In: IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT, vol. 22, pp. 72-91. ISSN 1932-4537
Contributo su Rivista - Song, Tailai; Garza, Paolo; Meo, Michela; Munafo, Maurizio Matteo (2024)
Throughput Prediction in Real-Time Communications: Spotlight on Traffic Extremes. In: 29th IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC) IEEE ISCC 2024, Paris (FRA), 26 - 29 June 2024. ISBN: 979-8-3503-5423-2
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Song, Tailai; Garza, Paolo; Meo, Michela; Munafo, Maurizio Matteo (2024)
Towards the Detection of Unobservable Losses in Real-Time Communications. In: 2024 IEEE 30th International Symposium on Local and Metropolitan Area Networks (LANMAN), Boston, USA, 10 July 2024 - 11 July 2024, pp. 21-26. ISBN: 979-8-3503-5209-2
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Song, Tailai; Garza, Paolo; Meo, Michela; Munafo, Maurizio Matteo (2024)
DeX: Deep learning-based throughput prediction for real-time communications with emphasis on traffic eXtremes. In: COMPUTER NETWORKS, vol. 249. ISSN 1389-1286
Contributo su Rivista - Song, Tailai; Garza, Paolo; Meo, Michela; Munafo, Maurizio Matteo (2024)
Modelling Concurrent RTP Flows for End-to-end Predictions of QoS in Real Time Communications. In: 26th International Symposium on Multimedia, Tokyo (JP), 11-13 December 2024, pp. 63-70. ISBN: 979-8-3315-1111-1
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)