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188asiaIEEE信号处理社会博客


SPS博客旨在以一种吸引人的、非正式的、非技术的方式,提高对信号处理和社会相关主题的认识。如果你有兴趣为SPS博客做贡献,请联系SPS博客团队sps-blog@ieee.org为更多的信息。

当量子信号处理与通信相遇时

经过:
Lajos Hanzo,英国南汉普顿大学教授

量子搜索算法能够有效地解决大规模的量子计算和信号处理问题,但它们的操作受到量子电路退相干的影响。量子密码或许可以缓解这一问题。安全QKD在2021年已经成为商业现实。

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学习MMSE信道估计

经过:
大卫·诺伊曼,托马斯·威斯,沃尔夫冈·乌特希克

准确的信道估计是下一代无线通信网络中的主要挑战。为了充分利用许多天线的设置,必须保持估计错误。这可以通过利用信道矢量中固有的结构来实现。例如,视线路径导致高度相关的信道系数。

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神经网络图

经过:
Fernando Gama, Antonio G. Marques, Geert Leus, Alejandro Ribeiro

滤波是信号处理领域建立的基本操作。松散地说,滤波是信号之间的映射,通常用于从数据(输入信号)中提取有用的信息(输出信号)。可以说,最流行的滤波器类型是线性和移位不变(即独立于信号的起始点)滤波器,它可以通过利用卷积操作有效地计算。

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用于5G毫米波系统的混合波束形成

经过:
于向浩博士和张军博士

即将到来的5G网络需要实现更大的链路容量和超低延迟,以支持新兴的移动应用程序。虽然传统技术已经达到了极限,但将载波频率提高到毫米波(毫米波)波段是进一步提高网络容量的有效方法,因为它提供的频谱比目前的蜂窝频段大几个数量级。

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01. 12月。

如何实现屏蔽远程数据完整性审计中的敏感信息的数据共享

经过:
沈文婷女士,秦静教授,胡建坤教授

随着数据的爆炸性增长,用户在本地存储纯粹的数据量是沉重的负担。因此,越来越多的组织和个人希望将他们的数据存储在云中。但是,由于不可避免的软件错误,硬件故障和云中的人为错误,存储在云中的数据可能已损坏或丢失。

完整的故事
01. 12月。

适应性重要性抽样:过去、现在和未来

经过:
Victor Elvira博士

蒙特卡罗(MC)方法是一套引人入胜的计算技术,在过去的几十年里受到了越来越多的关注。它们基于用于不同目的的随机样本的模拟,如数值积分或优化。

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关于图表的深度学习:历史、成功、挑战和下一步

经过:
迈克尔·布罗斯特

图上的深度学习,也被称为几何深度学习(GDL)[1],图表示学习(GRL),或关系归纳偏差,最近成为机器学习中最热门的话题之一。虽然早期关于图学习的工作可以追溯到至少10年[2],如果不是2年[3],但毫无疑问,是过去几年的进步使这些方法从一个小众市场进入机器学习(ML)社区的聚光灯下。

完整的故事

无线电频率中的人工智能

经过:
今天国王穆罕默

人工智能(AI)和机器学习(ML)作为人工智能的应用,如今已成为医疗保健、金融趋势、交通运输等主要行业不可避免的一部分。未来迫切需要智能地利用无线资源,以满足日益多样化的服务和用户行为的需求,这促使无线通信行业部署人工智能和ML技术。

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SPS技术委员会聚焦- Erik Meijering

Erik Mejering,目前的SPS主席生物成像和信号处理(BISP)技术委员会他从一开始接受教育就一直在追求他对信号处理的热情。Erik很早就意识到信号处理可以为技术进步提供解决方案,他的研究开始于数字图像处理,并最终专注于生物医学成像的应用。

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22. 1月。

医学影像技术的未来是什么?

如果你曾经因为受伤而进过急诊室,那么你很有可能会遇到一种实际上是现代奇迹的东西:核磁共振成像(MRI)。医学成像技术的进步使我们能够研究包括大脑在内的身体各部分,达到了医学科学史上前所未有的程度。

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