IoT-Enabled Motion Control: Architectural Design Challenges and Solutions

Rezultati

Naziv:	IoT-Enabled Motion Control: Architectural Design Challenges and Solutions
Autori:	Lesi, Vuk; Jakovljević, Živana ; Pajić, Miroslav
Godina:	2023
Publikacija:	IEEE Transactions on Industrial Informatics
ISSN:	1551-3203 IEEE Transactions on Industrial Informatics Pretraži identifikator
Tip rezultata:	Naučni članak
Kolacija:	vol. 19 br. 3 str. 2284-2294
DOI:	10.1109/TII.2022.3202175
WoS-ID:	000966119700001
Scopus-ID:	2-s2.0-85137911973
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/604755 https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/5616
Projekat:	MISSION4.0 - Deep Machine Learning and Swarm Intelligence-Based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical Systems in Industry 4.0 Ministarstvo prosvete, nauke i tehnološkog razvoja Republike Srbije, Ugovor br. 200105 (Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet) ONR (Grant Number: N00014-17-1-2504 and N00014-17-1-2012) NSF (Grant Number: CNS-1652544)
M-kategorija:	21a+M21a+ - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21a+

10
SCOPUS^TM

3
WEB OF SCIENCE^TM

Alt metrika

Dimensions

Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.