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射频集成电路 - 视频课程
讲座 15：使用开路时间常数估计带宽 讲座 16：使用短路时间常数估计带宽 讲座 17：上升时间、延迟和带宽 讲座 18：零点增强带宽 讲座 19：并联放大器、调谐放大器 讲座 20：级联放大器
自动驾驶汽车感知（E061670）
本课程由项目补充的讲座组成。讲座：•介绍和介绍自动驾驶汽车的用例。• Basic problems in autonomous vehicle perception (positioning, observation, • SLAM problem...) • Physical principles of perception and sensors (light-material interaction, • properties of light, antennas and propagation...) • Mathematical concepts of sensor performance (bandwidth, resolution, • quantization, dynamic range...) • Sensor technology (quantitative vs qualitative, active vs passive sensors, • strengths and弱点...）•定位原理（绝对和相对参考系统，探测器，•跟踪，猛击...）•映射原理（大满贯，缝制，摄影测量，注册...）•对环境的解释（对象检测和跟踪，路径计划...）
针对短期子THZ无线链接的Los Mimo的研究
Carrier Frequency 240 GHz Distance 1 m Bandwidth 5 GHz 15 GHz 25 GHz 35 GHz Transmit Power 5 dBm TX/RX Antenna Gain 7 dBi TX/RX Lens Gain 14 dB Path Loss -80 dB Implementation Loss -8 dB Received Level -41 dBm Thermal Noise -77 dBm -72.2 dBm -70 dBm -68.5 dBm Noise Figure 15 dB RX SNR 21 DB 16.2 DB 14 DB 12.5 DB调制64-QAM 16-QAM 16-QAM 8-PSK SNR @ ber
适用于高要求传输网络的强化 DWDM - ...
带宽增长及其对网络架构的影响网络运营商在扩展其光传输网络以满足最终用户不断增长的带宽需求同时管理整体网络经济性时面临着巨大的挑战。XGS-PON、25G/100G PON 和 5G 移动网络等新接入技术为用户提供了越来越高的带宽，而带宽需求毫无减弱的迹象。对越来越高的网络带宽和最低每比特传输成本的追求正推动 DWDM 城域聚合和城域核心网络走向相干 DWDM 技术，通常以每波长 100G、200G 甚至 400G 的速率运行。业内共识是，400G 收发器将开始主导城域聚合和城域核心网络，要么直接安装在第三方主机设备（如路由器或交换机）中，要么托管在转发器等 DWDM 硬件中。
关于先进 LDD-IFE 激光驱动器的 IFE 白皮书（最终版）
3. LDD-IFE 技术问题——有几种方法可以提供 LPI 抑制和辐射均匀性所需的带宽。每个激光源可能产生所需的全部带宽、部分带宽或跨越所需光谱的离散波长。宽带非相干系统因过大带宽导致的时间调制而引发激光损伤问题，而宽带频率上转换为紫外波长具有挑战性，因此在离散波长下工作的激光器应该更简单、更有优势，尽管考虑到 IFE 反应堆容器可用立体角的实际限制，可能需要光谱光束组合 [19] 将所有激光辐射传送到目标。基于 OPA 或激光的系统可以为 LDD-IFE 提供所需的宽带放大。
使用嵌入式处理器在边缘增加智能
lmbench基准BW_MEM测量已达到的内存副本性能。参数CP执行数组副本，而Bcopy参数使用Memcpy（）标准函数的运行时GLIBC版本。GLIBC使用了高度优化的实现，例如使用SIMD，从而导致更高的性能。大小参数等于或小于给定级别的高速缓存大小，可以测量典型的loop或memcpy（）类型操作的软件可实现的内存带宽。典型用途用于外部存储器带宽计算。带宽计算为字节读取和书面计数为1，这大约是流副本结果的一半。表3-1显示了所测得的带宽和与理论电线相比的效率。使用的电线速率是DDR MT/s速率倍宽度除以两个（读写副本都消耗了总线）。基准进一步允许使用-p参数创建并行线程。要获得最大的多核心存储器带宽，创建与可用于操作系统可用的核心相同的线程，对于AM62X Linux（-p 4）为4。
基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案
摘要 - 在下一代集中式或云无线电访问网络（C-RAN），时间和波长分层多路复用的光学网络（TWDM-PON）已被广泛认为是构建移动式fronthaul的有前途的候选人。考虑到C-RAN中严格的带宽效率，潜伏期和成本要求，对于基于TWDM-PON的Fronthaul，非常需要效率的带宽和波长分配方案。尤其是对于启用波束形成的大量多个输入多个输出（MMIMO），需要在TWDM-PON中以带宽和波长资源共同分配附加的无线电资源。在本文中，我们将联合分配概率提出为整数线性编程数学模型，并提出了基于TWDM-PON-基于MMIMO Fronthaul网络的能量结构的基于能量良好的架构的深入增强学习（RL）的联合分配方案。所提出的方案将启发式无线电资源分配算法与基于RL的波长分配模型相结合，以优化在下游方向共同共同优化Fronthaul带宽，无线电资源和波长利用率。仿真结果表明，所提出的方案具有较高的带宽效率和高无线电源造成的，与基准相比，与基准相比，降低了波长的使用，并降低了波长的使用。