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O Repositório de Dados de Pesquisa (RDP) é a plataforma disponível para armazenar dados de pesquisa desta instituição. O objetivo do repositório é fornecer acesso aberto a dados resultantes das pesquisas realizadas por membros da comunidade científica nas distintas áreas do conhecimento e dar visibilidade à produção científica gerada, garantir a reprodutibilidade das pesquisas e preservar os dados produzidos durante os estudos. Para mais informações sobre o processo de depósito, entre em contato pelo e-mail:dadosdepesquisaufg.bc@ufg.br
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05_energy_por_cenario_linhas_ci.pdf
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Adobe PDF - 12.6 KB - MD5: cf885935d924ad5f113ccc088ebe2aef
Este arquivo apresenta o gráfico de consumo energético médio por cenário e perfil de tráfego, útil para avaliar eficiência do sistema.
11_throughput_share_pie_bw.pdf
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Adobe PDF - 33.4 KB - MD5: 6a99fcd57dd4617d58db936822a2c5a1
Este arquivo apresenta o gráfico de pizza com a distribuição percentual de largura de banda entre slices (eMBB, URLLC e mMTC).
13_delay_vs_valacc.pdf
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Adobe PDF - 59.8 KB - MD5: 2c9fbee91adcf5faf90129f7c76d13e7
Este arquivo apresenta o gráfico de correlação entre atraso médio (Delay) e acurácia de validação, mostrando impacto da latência na performance do modelo.
14_throughput_vs_valacc.pdf
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Adobe PDF - 60.3 KB - MD5: 12b6422a6ed248c122891d13573050a1
Este arquivo apresenta o gráfico de correlação entre throughput e acurácia de validação, evidenciando o efeito da taxa de dados na acurácia do modelo.
15_jitter_vs_valacc.pdf
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Adobe PDF - 59.8 KB - MD5: 69ca517b91056e1683da0bfed216b803
Este arquivo apresenta o gráfico de correlação entre jitter e acurácia de validação, indicando como variações de atraso afetam o aprendizado distribuído.
16_plr_vs_valacc.pdf
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Adobe PDF - 11.2 KB - MD5: a0d7be7ae186b5bf8cc6594eaeed450f
Este arquivo apresenta o gráfico de correlação entre taxa de perda de pacotes (PLR) e acurácia de validação, mostrando como perdas afetam o desempenho do aprendizado.
17_energy_vs_valacc.pdf
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Adobe PDF - 59.8 KB - MD5: 93ab36ee92d29c1f5c073736d5568eb2
Este arquivo apresenta o gráfico de correlação entre consumo de energia e acurácia de validação, avaliando eficiência energética do aprendizado federado/split.
19_radar_by_slice.pdf
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Adobe PDF - 185.0 KB - MD5: 82ae0e97ed449321ac195eb3615ad1d8
Este arquivo apresenta o gráfico radar comparativo entre slices (URLLC, eMBB, mMTC) em métricas de latência, jitter, throughput, perda e energia, consolidando o desempenho global.
01_05_06_07_08_09_line_all.tab
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Tabular Data - 13.9 KB - 19 Variables, 102 Observations - UNF:6:PmF6xk+FPDbjMu7dF9upsg==
Este arquivo apresenta séries temporais consolidadas de múltiplas execuções de simulação (01, 05, 06, 07, 08, 09), permitindo comparações entre cenários.
02_03_04_summary_slices.tab
Nov 18, 2025 - SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Tabular Data - 213 B - 8 Variables, 3 Observations - UNF:6:UFUNF+daHRueYUA4/jEMqg==
Este arquivo apresenta o resumo estatístico dos experimentos 02, 03 e 04, com métricas de desempenho separadas por fatia de rede.
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