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机器学习在信道建模中的应用综述

信号在发射机天线发送后到达接收机天线所经历的通道就是无线信道，无线通信正是利用电磁波信号在此通道的传播特性进行信息交换的一种通信方式，其特性决定了无线通信系统的性能限。信道建模就是在真实环境中探索和表征信道特性的过程，它可以揭示无线电磁波在不同场景中的传播方式。借助信道模型来了解信道的传播特性，可以为通信系统的设计和优化提供指导，因此，信道建模是无线通信中最重要的研究方向之一，是评估、设计和部署任何无线通信系统的前提。

  • 2022-01-10
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机器学习的物理启示录——隔壁的另一条机遇之道

神经网络，对于这个熟悉的名词，我们一听之下便知它深受生物学的影响，尤其是脑神经科学。虽然神经网络的灵感最初源于生物学，但是随着人们研究的深入，生物学这个母体学科中可用资源日渐枯竭。但是与生物一墙之隔的物理学还是处于一片蓝海，这片科研的处女地中的很多经验和研究方法论有望帮助神经网络的研究变得更加优秀，找到更多的真理。因此，近些年不少工作开始琢磨如何在机器学习和物理学之间建立更强的纽带，设计出更加强大的计算方法。

  • 2022-01-08
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面向预期功能安全的决策规划系统仿真测试方法

环境感知系统的触发条件主要来自感知干扰（Perception disturbance），决策规划系统的触发条件主要来自于动态交通干扰（Traffic disturbance），控制执行系统的触发条件则主要受到来自作用于轮胎的路面干扰和作用于车身的风干扰（统称Vehicle disturbance）等。

  • 2022-01-08
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低轨卫星网络中业务图驱动的星间协作计算方案

低轨卫星网络具备覆盖范围广、星地链路短等优点，成为当前的热点研究领域。针对将业务卸载到云计算中心产生过高传输时延的问题，提出在低轨卫星网络中实现业务图驱动的星间协作计算方法。该方法首先依托加权时间扩展图模型，屏蔽低轨卫星网络的动态性；之后联合多颗卫星的计算资源和星间链路资源，将有向无环图形式的业务调度到传输路径内的卫星上，实现业务在低轨卫星网络内的“边传输边计算”。仿真结果表明，当数据量取5 MB时，星间协同计算的时延性能相比地面云计算提高了58.9%。

  • 2022-01-08
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超快光纤激光器的低延迟深度强化学习算法

计算机领域研究的人工智能算法在医学、金融和光学等许多其他领域发挥了巨大作用。人工智能的应用主要包括反馈控制、模式识别、大数据分析、特征提取和降噪。作为人工智能领域的一个重要分支，深度强化学习以其感知和决策能力为复杂系统的反馈控制问题提供了一种解决方案。因此，它被广泛应用于自动驾驶和工业自动化等领域的反馈控制。当深度强化学习在不同的环境中应用时，策略是不同的。因此，出现了大量的基于强化学习的算法，如马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡罗方法、时态差分、SARSA、深度？？网络、深度确定性策略梯度和其他算法。这些算法可以使系统在不同的环境中尽快达到并保持期望的状态。

  • 2022-01-08
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一文入门基于三维数据的深度学习

近年来，由于3D的传感器的不断迭代和发展，使得获取的点云数据精度不断提高，同时硬件成本不断下降，以及虚拟网络应用趋向转为物理世界应用的原因，使得3D数据的应用逐渐从专业领域向消费级产品进行过度，以2010年Kinect和2017年iPhoneX的发布为标志，使用3D数据驱动的方法用于对现实世界的理解以及交互显然变得越来越重要。

  • 2022-01-08
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支持原生数据分析能力的5G核心网架构增强研究

移动网数据分析的需求由来已久，相关的工作也在4G时代随着网络复杂度的提升以及应用的持续发展形成了较为完善的需求体系和应用方案。但随着移动网络的不断演进，移动业务也开始呈现出爆炸性发展的趋势，新场景、新业务层出不穷，对网络提出了越来越多、越来越复杂的资源管理和调度需求，而传统的网络数据分析往往需要通过外部的平台、硬件等非原生能力实现，系统的部署方案复杂，自动化程度相对较低，影响了后续决策调整和资源调度的实时性。

  • 2022-01-08
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以用户为中心5G关键技术

移动数据业务的爆炸式增长推动了移动通信的快速发展。5G通信系统能够达到10Gbps的下行峰值传输速率，旨在提供比LTE通信系统高1000的容量增益，100倍以上的连接数量和1/10倍的连接时延。与之前移动通信系统由技术驱动不同的是5G通信系统由业务驱动，提升用户体验成为其发展的源动力。用户为了获得极致的上网体验，需要超高的传输速率；物联网实现万物互联，机器类通信将产生海量设备接入需求；随着自动驾驶技术的应用与发展，需要提供高可靠低时延的通信作为支撑。基于以上需求，5G需要支持增强移动宽带、大规模机器类通信和高可靠低时延三大应用场景。

  • 2022-01-10
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