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动态MMWave网络中自适应用户协会的多代理增强学习
摘要 - 网络密集型和毫米波技术是可以满足移动网络第五代（5G）的能力和数据速率要求的关键推动力。在这种情况下，通过本地观察设计低复杂性政策，但能够适应有关全球网络状态和网络动态的用户关联是一个挑战。实际上，文献中提出的框架需要连续访问全球网络信息，并在无线电环境变化时推荐关联。与这种方法相关的复杂性，这些解决方案不太适合致密的5G网络。在本文中，我们通过设计一种基于多代理增强学习的用户关联的可扩展且灵活的算法来解决此问题。在这种方法中，用户充当独立代理，仅基于其本地观察结果，就会学会自主协调其行动，以优化网络总数。由于代理之间没有直接的信息交换，因此我们还限制了信号开销。仿真结果表明，所提出的算法能够适应无线电环境的（快速）变化，因此与最先进的解决方案相比提供了大量的总和利率增益。
ti的新型MMWave雷达传感器用于医疗和家庭安全应用程序
- 观看：IWRL6432在动作中（增强视频门铃，在场检测） - 请阅读：IWRL6432低功率雷达可以高精度传感 - 请阅读：IWRL6432在电池供电的接近感中启用新功能 - 具有评估和设计：带有TI的雷达雷达传感器和实验：工程师在TI的E2E™设计支持论坛中在设计过程的每个步骤中获得支持
多代理的深入强化学习，用于密集的MMWave网络中的分布式切换管理
毫米波小细胞与定向光束形成的密集部署是一种有前途的解决方案，可增强当前无线通信的净工作能力。但是，毫米波通信链路的可靠性可能会受到严重的路径，阻塞和耳聋的影响。作为一种款项，移动用户受到频繁的交接，这会限制用户吞吐量和移动终端的电池寿命。为了解决这个问题，我们的论文提出了一个深层的多代理控制学习框架，用于分布式移交管理，称为Rhando（增强移交）。我们将用户建模为代理商，他们在考虑相关成本的同时，学习如何执行移交以通过网络优化网络。所提出的SOUTIOT已完全分布，从而限制了信号传导和计算开销。数值结果表明，与传统方案相比，所提出的解决方案可以提供更高的吞吐量，同时大大限制了移交的频率。
高通第二代 5G 毫米波芯片组，从调制解调器到天线
3.5 如果合同终止或合同期间出现不当行为，卖方有权在合同进行阶段开具发票，并采取法律行动要求赔偿损失。4. 责任 4.1 买方或代表其行事的任何其他个人或法人，作为为其业务活动购买产品的商业用户，应对选择产品以及对其购买的文件的使用和解释、获得的结果以及由此得出的建议和行为负全部责任。 4.2 卖方仅对因产品或重大违反本协议而导致的 (i) 直接和 (ii) 可预见的经济损失负责。4.3 在任何情况下，卖方均不对以下情况负责：a) 因使用或无法使用卖方网站或产品或网站上提供的任何信息而导致的任何损害，包括但不限于偶然或间接损害（包括但不限于利润损失、业务中断和程序或信息损失）；b) 因产品或其解释中的错误、遗漏或其他不准确之处而产生的任何索赔。4.4 产品中包含的所有信息均从可靠来源获得。卖方不保证此类信息的准确性、完整性、充分性或可靠性，不能保证这些信息没有错误。 4.5 卖方销售的所有产品均可在事先通知买方的情况下随时修改或替换为满足买方需求的类似产品。卖方无需承担此类修改的责任，前提是卖方确保替换的产品与最初订购的产品类似。4.6 如果经检查确认产品存在缺陷，卖方承诺在供货允许的范围内更换有缺陷的产品，且无需对人工成本、延误、造成的损失或任何其他原因进行任何形式的赔偿或补偿。自交货之日起，最长两个月内保证更换。如发生下文第 5 条所述的任何事件，则不保证任何更换。4.7 卖方要求说明的邮寄产品截止日期仅供参考，不作保证。如果未能满足这些期限，则不会导致任何损失或订单取消，除非在卖方未通知的情况下，超过规定期限 [3] 个月的不可接受的延迟。仅在这种情况下，买方才有权要求退还其首笔定金，但不包括任何其他损失。4.8 卖方不对产品做出任何明示或暗示的保证，包括但不限于对产品可销售性和特定用途适用性的保证。尽管卖方在提供产品之前应采取合理措施筛查产品是否感染病毒、蠕虫、特洛伊木马或其他含有污染性或破坏性代码，但卖方无法保证任何产品不受感染。5.不可抗力对于因自然灾害、火灾、水灾、事故、暴乱、战争、政府干预、禁运、罢工、劳工困难、设备故障、供应商延迟交货或其他超出卖方控制范围的困难而直接或间接造成的履约延迟，卖方不承担责任，且这些困难并非卖方的过错。6.卖方知识产权保护 6.1与产品相关的所有知识产权均为卖方的财产，受法国和国际版权法和公约的保护。6.2买方同意不向除其公司员工以外的任何其他方（仅限于主要用户所在国家/地区）披露、复印、复制、重新分发、转售或发布产品或其任何部分。买方有权仅将产品用于其自身内部信息目的。特别是，买方不得将产品用于以下目的：• 信息存储和检索系统；• 通过任何网络（包括任何局域网）记录和重新传输；• 用于分时、服务机构、公告板或类似安排或公开展示；• 将任何产品发布到任何其他在线服务（包括公告板或互联网）；• 许可、租赁、销售、出售或转让产品。6.3 如果买方希望将来自产品的数据用于演示、新闻发布和任何其他项目，买方需要联系 Yole Développement 的公共关系总监（info@yole.fr）以获得官方授权并验证数据是否是最新的。作为回报，卖方将确保以合适的公共格式提供最新数据。 6.4 买方应就违反本义务的所有行为对卖方承担全部责任，无论该侵权行为是来自其员工还是买方向其发送产品的任何人，并应亲自处理任何相关诉讼，买方应承担全部相关财务后果。6.5 买方应在其公司内确定合同需求的联系人。此人将是每份新报告的接收人。此人还应负责尊重版权，并保证产品不会在公司外传播。在捆绑和年度订阅的背景下，联系人应决定买方中的哪些人有权接收允许买方访问产品的受保护链接。6.6 请注意，无论是在捆绑还是年度订阅中，合同 12 个月有效期过后，所有未选中的报告将被取消并丢失。 6.7 事实上，公司投资者、外部顾问、与第三方成立的合资企业等无法访问报告，并且应支付全额许可价格。 7. 终止 7.1 如果买方全部或部分取消订单或推迟邮寄日期，买方应赔偿卖方自买方通知此类延迟或取消之日起所产生的全部费用。这也适用于卖方因该决定而可能承担的任何其他直接或间接后果性损失。 7.2 如果一方违反这些条件或订单，非违约方可以通过挂号信向另一方发送通知，如果问题在三十 (30) 天内未得到解决，非违约方有权终止所有未决订单，而不承担任何赔偿责任。 8. 杂项 本条款和条件的所有规定均有利于卖方本身，也有利于其许可人、员工和代理人。他们每个人都有权向买方主张和执行这些规定。 根据本条款和条件发出的任何通知均应以书面形式发出。通知应在另一方收到后生效。卖方可不时更新这些条款和条件，买方被视为已接受最新版本的条款和条件，前提是这些条款和条件已及时传达给买方。 9. 适用法律和司法管辖权 9.1 因本条款和条件或根据本条款和条件达成的任何合同/订单而产生的或与之相关的任何争议应由法国里昂商业法院解决，该法院对此类问题具有专属管辖权。 9.2 根据本条款和条件，法国法律应管辖买方和卖方之间的关系。守约方有权终止所有未完成的订单，且不承担任何赔偿责任。 8. 其他条款 本条款和条件的所有规定均有利于卖方本身，也有利于其许可人、员工和代理人。他们每个人都有权向买方主张和执行这些规定。 根据本条款和条件发出的任何通知均应以书面形式发出。通知应在另一方收到后生效。卖方可不时更新这些条款和条件，买方被视为已接受最新版本的条款和条件，前提是这些条款和条件已及时传达给买方。 9. 适用法律和司法管辖权 9.1 因本条款和条件或根据本条款和条件达成的任何合同/订单引起的或与之相关的任何争议应由法国里昂商事法院解决，该法院对此类问题具有专属管辖权。 9.2 根据本条款和条件，法国法律应管辖买方和卖方之间的关系。守约方有权终止所有未完成的订单，且不承担任何赔偿责任。 8. 其他条款 本条款和条件的所有规定均有利于卖方本身，也有利于其许可人、员工和代理人。他们每个人都有权向买方主张和执行这些规定。 根据本条款和条件发出的任何通知均应以书面形式发出。通知应在另一方收到后生效。卖方可不时更新这些条款和条件，买方被视为已接受最新版本的条款和条件，前提是这些条款和条件已及时传达给买方。 9. 适用法律和司法管辖权 9.1 因本条款和条件或根据本条款和条件达成的任何合同/订单引起的或与之相关的任何争议应由法国里昂商事法院解决，该法院对此类问题具有专属管辖权。 9.2 根据本条款和条件，法国法律应管辖买方和卖方之间的关系。
radarnext：基于4D MMWave Imaging Radar
摘要 - 3D对象检测对于自动驾驶（AD）和高级驾驶员辅助系统（ADA）至关重要。但是，大多数3D检测器优先考虑检测准确性，通常会忽略实际应用中的网络推理速度。在本文中，我们提出了基于4D MMWave雷达点云的实时可靠的3D对象检测器RadarNext。它利用可重新参数的神经网络来捕获多尺度功能，降低记忆成本并加速推理。此外，为了突出雷达点云的不规则前景特征并抑制背景混乱，我们提出了一个可变形的可变形前景增强网络（MDFEN），以确保检测准确性，同时小型地牺牲了速度的牺牲和参数的过多。dive viewt和tj4dradset数据集的实验结果验证了Radarnext的出色性能和效率，使用我们提出的MDFEN实现了50.48和32.30映射的变体。值得注意的是，我们的radarnext变体在RTX A4000 GPU上达到了超过67.10 fps的推理速度，而Jetson AGX Orin上的推理速度则达到了28.40 fps。这项研究表明，Radarnext带来了基于4D MMWave雷达的3D感知的新颖有效的范式。索引项 - 4D mmwave雷达； 3D对象检测；基于边缘的感知；轻量级感知模型
mmwave在人形机器人中传感
- 基础Linux SDK的 - 建立在行业标准框架之上的AI组件 - AI设备之间的简化迁移以获得所需的性能 - Edge AI Studio是评估的常见工具集
RF Genesis：通过基于仿真的数据合成和生成扩散模型
本文介绍了RF Genesis（RFGEN），这是一种使用跨模式分化模型合成RF传感数据的新颖且具有成本效益的方法，以提高毫米波（MMWAVE）传感系统的概括能力。使用有限的培训数据集中用于MMWave感应斗争中的传统Ma-Chine学习模型。当与看不见的用户，环境，传感器配置，测试类等面对时，他们的性能急剧下降。rfgen通过使用跨模式生成框架合成和验证MMWave感应数据来缓解这些挑战。我们专门提出了一个自定义的射线跟踪模拟器，以模拟RF的传播和与对象/环境的交互。然后，我们利用一组扩散模式来生成大量的3D场景，并将视觉场景表示形式转换为相应的MMWAVE感应数据，而不是应用程序特定的“提示”的方向。我们提出的方法将基于物理的射线跟踪与黑框扩散模型进行了调解，从而导致准确，可扩展和可解释的视觉到RF数据综合。我们广泛的现实世界实验强调了RFGEN在不同的MMWave感应应用中的有效性，从而增强了它们对无需收集数据的未见测试用例的概括。
微波炉和MMWave生成的集成光频分割
Shankar Subramaniam，Akay Metin，Mark A. Anastasio，Bayley Basque，Paolo Bonato，Ashutosh Chilkoti，Jennifus R. Cochran，Vicki Colvin。乔丹·格林（Jordan Green），X。EdwardGuo，Isaac B. Hilton，Jay D. Humphrey，Chris R Johnson Bernhard Palsson，Eric J. Perreault，Rick Rabbitt，S.Tolias，Marjolein C.H.梅伦（Meulen）的货车，单词，戈尔达娜·沃瓦科维奇（Gordana Wind-Novacovic），约翰·A（John A.）White，Raimond Winslow，Zhang，Zhang，Charles Zukkoski，Michael I. Miller
基于mmwave的粉丝拓扑优化的波甘方法
摘要：动态飞行临时网络（粉丝）和毫米波（MMWave）技术的集成可以为许多数据密集型应用提供有前途的解决方案，因为它可以建立具有明显的数据传输功能的强大型号基础架构。但是，要在此动态网络中启用有效的MMWave通信，必须精确地对齐安装在无人机上的可可的天线（UAV）与相应的同行单元。因此，设计一种可以快速确定优化对齐和网络拓扑的新颖方法很重要。在本文中，我们提出了一种基于生成的对抗网络（GAN）的方法，称为Wavegan，用于粉丝拓扑优化，旨在通过在最佳的通道条件下选择通信路径来最大化网络吞吐量。所提出的方法由Wavegan模型组成，然后进行梁搜索。前者学习如何从监督数据集中生成优化的网络拓扑，而后者则调整生成的拓扑以满足基于MMWave的粉丝的结构要求。仿真结果表明，所提出的方法能够快速找到粉丝拓扑，并具有很小的最佳差距，适合不同的网络大小。
MMWave雷达用于邮报和踏板车安全应用
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