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MMSE信道估计器的学习

作者:
大卫·纽曼、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面临的主要挑战。为了充分利用多天线设置,估计误差必须保持在较小的范围内。这可以通过利用信道矢量固有的结构来实现。例如,视线路径导致高度相关的信道系数。

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图神经网络

作者:
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。

全部故事

关于图表的深度学习:历史、成功、挑战和下一步

作者:
迈克尔·布罗斯特

图的深度学习,也称为几何深度学习(GDL)[1],图表示学习(GRL),或关系归纳偏差,最近已成为机器学习中最热门的话题之一。虽然早期关于图形学习的研究至少可以追溯到十年前[2],如果不是二十年的话[3],但毫无疑问,正是过去几年的进步将这些方法从一个小领域带到了机器学习(ML)社区的聚光灯下。

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军事行动和训练呈现出各种各样的高要求的身体任务,这些任务可能会影响作战人员的身体表现和健康。对于任何一个剧烈运动的人来说,受伤的可能性总是潜伏在角落里。

马永健(香港中文大学)

讲座时间:2018年11月7日
第1章:东京/福冈/广岛/名古屋/札幌/四国/信越联合分会
第章主席:Shoji牧野
主题:高光谱分解:洞察与超越

马永健(香港中文大学)

讲座日期:2018年6月1日至7日
章:法国
第章主席:威廉Puech
主题:(1)遥感中的高光谱分解:学习
智慧存在并超越(包括机器学习)
(2) MIMO收发器的设计和优化:超越波束形成和
完美的信道信息

马永健(香港中文大学)

讲座日期:2018年6月5日
章:比利时、荷兰、卢森堡
第章主席:弗朗索瓦·霍林
主题:遥感中的高光谱分解:学习
智慧存在并超越(包括机器学习)

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