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自动形态合奏的极性代码解码器6G URLLC
根据作者克劳斯·凯斯特尔（Claus Kestel），马文·盖塞尔哈特（Marvin Geiselhart），卢卡斯·约翰逊（Lucas Johannsen），斯蒂芬·恩·布林克（Stephan Ten Brink）和诺伯特·韦恩（Norbert Wehn）的作者克劳斯·凯斯特尔（Claus Kestel）和诺伯特·韦恩（Norbert Wehn），的题为“ 6G urllc的自动化集合代码解码器”，这是即将到来的6G标准标准的urllc sereario。 实现接近ML的性能是具有挑战性的，尤其是对于短块长度。 极性代码是此应用程序的有前途的候选人。 上述论文讨论了连续的取消列表（SCL）解码算法，该算法提供了良好的误差校正性能，但在高计算解码的复杂性下。 本文引入了自动形态集合解码（AED）方法，该方法在并行执行了几种低复杂性解码。 本文介绍了AED架构，并将其与最先进的SCL解码器进行了比较。 因此，鉴于Kestel等人的理论和实验证明，我们在这里概述了由TLB GmbH管理的PCT应用保护的这项技术发明的位置和背景。的题为“ 6G urllc的自动化集合代码解码器”，这是即将到来的6G标准标准的urllc sereario。实现接近ML的性能是具有挑战性的，尤其是对于短块长度。极性代码是此应用程序的有前途的候选人。上述论文讨论了连续的取消列表（SCL）解码算法，该算法提供了良好的误差校正性能，但在高计算解码的复杂性下。本文引入了自动形态集合解码（AED）方法，该方法在并行执行了几种低复杂性解码。本文介绍了AED架构，并将其与最先进的SCL解码器进行了比较。因此，鉴于Kestel等人的理论和实验证明，我们在这里概述了由TLB GmbH管理的PCT应用保护的这项技术发明的位置和背景。
6G URLLC的量子机智能 - 赢家实验室
abtractive和任务关键数据驱动的应用程序，例如虚拟或增强现实，触觉，工业自动化和自主性移动性，在第六代网络中对超前且低延迟通信（6G）网络的超前且低延迟通信（URLLC）构成了前所未有的挑战。机器intel-ligence接近深度学习，加强学习和联合学习（FL），以提供新的范式，以确保在大数据培训的流中确保6G URLLC。但是，机器学习能力的经典局限性使得达到严格的6G URLLC要求使其具有挑战性。在本文中，我们通过利用量子资源的优势，例如叠加，插入和量子并行性来研究6G URLLC变异量子计算和量子机学习（QML）的潜力。基本的想法是将量子机智能与6G网络集成在一起，以确保严格的6G URLLC要求。作为一个例子，我们演示了NP-HARD URLLC任务的量子近似优化算法卸载优化概率。在无线网络中还采用了QML的变异量子计算，以提高机器智能的学习率并确保对关键任务应用程序的学习最佳性。考虑了量子辅助的FL，考虑了FL的安全性和隐私问题以及FL中的计算资源开销，盲目和远程时尚中的分布式量子计算进一步研究。