Energy-based Generative Models for Distributed Acoustic Sensing Event Classification in Telecom Networks
Rattachement africain : us, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Distributed fiber-optic sensing combined with machine learning enables continuous monitoring of telecom infrastructure. We employ generative modeling for event classification, supporting semi-supervised learning, uncertainty calibration, and noise resilience. Our approach offers a scalable, data-efficient solution for real-world deployment in complex environments.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Energy-based Generative Models for Distributed Acoustic Sensing Event Classification in Telecom Networks
- Date Crossref
- 28/09/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Verizon (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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NEC (Japan) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Inc. NEC Laboratories America pays non établi dans la noticeEntreprise
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NEC Corporation pays non établi dans la noticeInstitution
Verizon (United States), NEC (Japan) et NEC Laboratories America — Inc., avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.