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利用神经启发的AI加速器进行6G网络中的高速计算
随着6G技术的出现，目前正在将无线通信领域推向新的边界。这项先进的技术需要大幅提高数据速率和处理速度，同时需要用于现实世界实用性的能源解决方案。在这项工作中，我们应用了一个名为Echo State Network（ESN）的神经科学启发的机器学习模型，以在Massive Mimo-Ofdm Systems中的符号检测的关键任务，这是6G网络的关键技术。我们的工作涵盖了硬件加速储层神经元体系结构的设计，以加快基于ESN的符号检测器。然后，通过在现实世界中的Xilinx Virtex-7 FPGA板上的概念证明进行验证。实验结果表明，与传统的MIMO符号检测方法（如线性最小均方根误差）相比，在一系列MIMO配置中，我们的符号检测器设计的性能和可扩展性很高。我们的发现还确认了整个系统的性能和可行性，以低误差率，低资源利用率和高吞吐量的形式反映。
包容性经济增长战略
ACSA Airports Company South Africa B-BBEE Broad-Based Black Economic Empowerment BRT Bus Rapid Transit CHEC Cape Higher Education Consortium CITP Comprehensive Integrated Transport Plan (2018-2023) CSP Cities Support Programme CV Curriculum Vitae DTI Department of Trade and Industry EdTech Educational Technology EPWP Expanded Public Works Programme FDI Foreign Direct Investment GDP Gross Domestic Product HSS Human Settlements Strategy IPAMS Immovable Property Asset Management System IPAR Immovable Property Asset Register IPEA Institute of Applied Economic Research IPPS Independent Power Producers MOOCS Massive Open Online Courses MSDF Municipal Spatial Development Framework NCD Non-Communicable Diseases PRASA Passenger Rail Agency of South Africa SANPARKS South African National Parks SETA Sector Education and Training Authority SEZ Special Economic Zone SPV Special Purpose Vehicle TVET Technical and Vocational Education and Training UDZ Urban Development区域
cv.pdf - Rahman Doost Mohammady - 莱斯大学
• “面向可扩展软件定义的大规模 MIMO 无线网络”，爱荷华州立大学，ECpE 系，2022 年 12 月。 • “MagmaML：面向低资源 5G 蜂窝网络部署的自动化管理”，Face- book Magma Summit，2021 年 2 月。 • “POWDER-RENEW：共享软件定义的大规模 MIMO 平台”，IEEE 通信理论研讨会，2019 年 5 月 25 日。 • “POWDER-RENEW：可编程和可观察的大规模 MIMO”，ETSI-OSA 联合研讨会，2018 年 12 月 13 日。 • “支持认知无线电的无线医疗遥测服务”，新英格兰软件定义无线电研讨会 (NEWSDR)，2012 年 5 月 11 日。
下一代 FWA 技术入门
形成波束和零点................................................................................................................................9 MIMO 和空间复用.................................................................................................................11 多输入多输出 (MIMO)................................................................................................11 分布式大规模 MIMO (DMM).................................................................................................12 多用户分布式大规模 MIMO (MU-DMM).......................................................................13 NLoS 性能....................................................................................................................................14 干扰消除....................................................................................................................................15 自干扰....................................................................................................................................16 突发干扰....................................................................................................................................17 信道中的动态运动....................................................................................................................18 对称性能....................................................................................................................................18
CSSSEC-1522
，我们的IT情况是什么？•思科开关和无中央管理的APS，主要是寿命•> 40集中和分散的检查站和Fortinet Firewalls•带有较小带宽的MPLS和许多分散的Internet突破•大规模的稳定性和性能问题•在网络和连接方面，尤其是各种私人vpn解决方案•高度成本•大量的vpn vpn vpn vpn vpn vpn vpn vpn divent
请致电论文
A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
马修·希利亚德 - DEP
• 这意味着该计划应认识到建设和运营发电厂所需的大量前期投资。认识到巨额成本对于保持宾夕法尼亚州作为投资发电能力的地方的吸引力至关重要。 • 这也意味着该州应设定合理的合规期限。鉴于电力行业面临的众多新监管要求，这一点尤其正确。
Berezinskii-Kosterlitz的渐近自由 - 无需使用Qubit正则化的微调
我们提出了一个二维硬核环路模型，是一种在Berezinskii-kosterlitz-无用的过渡时期出现的渐近自由质量连续性量子场理论的一种方式。无需微调，我们的模型可以在接近相变时在大规模阶段重现经典晶格XY模型的通用级尺度函数。这是通过在热力学极限下降低回路配置空间中的fock-vacuum位点的散发性来实现的。与传统的XY模型相比，在Berezinskii-Kosterlitz上的某些通用量在我们的模型中显示出较小的有限尺寸效应。我们的模型是欧几里得时空中渐近自由质量量子场理论的Qubit正则化的一个典型例子，并有助于了解如何在不进行微调的情况下作为分离的固定点上的相关扰动而出现渐近自由。