XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通信网络
生成AI驱动的语义通信网络
强化学习（RL）的推荐系统在基于会话和序列的推荐任务中表现出了有希望的性能。现有的基于RL RL的顺序推荐方法面临的挑战是从环境中获得有效的用户反馈。为用户状态开发模型并为推荐提供适当的奖励仍然是一个挑战。在本文中，我们利用语言理解能力并将大型语言模型（LLMS）作为环境（LE）来增强基于RL的推荐人。LE是从用户项目交互数据的子集中汲取的，从而重新提出了对大型培训数据的需求，并且可以通过以下方式综合用户反馈以：（i）充当一个状态模型，以实现高质量的状态，从而使用户表示丰富的高质量状态以及（ii）作为奖励模型的准确捕获NUChice用户的奖励模型。此外，LE允许我们发电以增强有限的离线培训数据的积极行动。我们使用增强动作和历史用户信号，通过共同优化监督组件和RL策略来进一步提高建议性能，以进一步提高建议性能。我们将LEA，状态和奖励模型与最先进的RL推荐人结合使用，并在两个公开可用的数据集上报告实验结果1。
通信网络中神经计算技术的性能
应将通讯发送到Junho Jeong：yanyenli@dongguk.edu文章INFO杂志机器和计算杂志（http://anapub.co.co.ke/journals/jmc/jmc/jmc.html）doi：修订表格2022年12月18日； 2022年12月30日接受。2023年4月5日在线可用。©2023作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）摘要 - 这项研究调查了在通信网络中使用神经计算技术的使用，并根据错误率，延迟和吞吐量评估其性能。结果表明，不同的神经计算技术，例如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期短期记忆（LSTM）和生成的对抗网络（GAN）在提高绩效方面具有不同的权衡。技术的选择将基于应用程序的特定要求。研究还评估了不同通信网络体系结构的相对性能，并确定了与在通信网络中应用不同技术相关的权衡和限制。研究表明，需要进一步的研究来探索技术的使用，例如深度强化学习；在通信网络中，并研究如何使用技术的使用来提高通信网络的安全性和鲁棒性。关键字 - 人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），经常性神经网络（RNN），长期短期记忆（LSTM），生成对抗网络（GANS）。
朝6G无线通信网络Matin Qaim
进一步阅读：Qaim，M。（2020）。新的植物育种技术在粮食安全和可持续农业发展中的作用。应用经济观点和政策42：129-150。 https://doi.org/10.1002/aepp.13044
DG连接通信网络，内容和技术
卢森堡 *卢森堡共享的管理与财务部门（董事会G and and and and and C1，c2，h3和H4）**布鲁塞尔共享管理与财务部门（董事A董事A，B，C，C，D，E，F，H和我除外
迈向 6G 无线通信网络 - DiVA 门户
Xiaohu YOU 1,2* , Cheng-Xiang WANG 1,2* , Jie HUANG 1,2 , Xiqi GAO 1,2 , Zaichen ZHANG 1,2 , Mao WANG 1,2 , Yongming HUANG 1,2 , Chuan ZHANG 1,2 , Yanxiang JIANG 1,2 , Jiaheng WANG 1,2 , Min ZHU 1,2 , Bin SHENG 1,2 , Dongming WANG 1,2 , Zhiwen PAN 1,2 , Pengcheng ZHU 1,2 , Yang YANG 3,4 , Zening LIU 2 , Ping ZHANG 5 , Xiaofeng TAO 6 , Shaoqian LI 7 , Zhi CHEN 7 , Xinying MA 7 , Chih-Lin I 8 , Shuangfeng HAN 8 , Ke LI 8 , Chengkang PAN 8 , Zhimin ZHENG 8 , Lajos HANZO 9 , Xuemin (Sherman) SHEN 10 , Yingjie Jay GUO 11 , Zhiguo DING 12 , Harald HAAS 13 , Wen TONG 14 , Peiying ZHU 14 , Ganghua YANG 15 , Jun WANG 16 , Erik G. LARSSON 17 , Hien Quoc NGO 18 , Wei HONG 19,2 , Haiming WANG 19,2 , Debin HOU 19,2 , Jixin CHEN 19,2 , Zhe CHEN 19,2 , Zhangcheng HAO 19,2 , Geoffrey Ye LI 20 , Rahim TAFAZOLLI 21 , Yue GAO 21 , H. Vincent POOR 22 , Gerhard P. FETTWEIS 23 & Ying-Chang LIANG 24
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是用临时或不明确的定义指定的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试进一步受到阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涉及导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
2019年的安全和值得信赖的通信网络法...
sec。2。Ø47U.S.C.1601»确定带来国家安全风险的通信设备或服务。（a）c Oppered communications e-evipment或services l ist comptication。不得比本法制定日期后的1年晚了，委员会应在其网站上发布涵盖的通信设备或服务的列表。（b）通过委员会进行统计。—委员会应将其发布在第（a）款发布的列表上。美国国家安全或美国人民的安全和安全； （2）能够 - （a）将用户数据流量或允许可见性进行路由或重定向到任何此类设备或服务传输或以其他方式处理的用户数据或数据包； （b）导致高级通信服务提供商的网络远程破坏；或
15 个用户的量子安全直接通信网络
摘要 基于纠缠的量子安全直接通信（QSDC）可以直接传输机密信息，然而无法同时区分四组编码纠缠态限制了其实际应用。本文探索了一种基于时间 - 能量纠缠和和频产生的 QSDC 网络。全连通的 QSDC 网络中共有 15 个用户，任意两个用户共享的纠缠态保真度均>97％。结果表明，任意两个用户在 40 km 光纤上进行 QSDC 时，他们共享的纠缠态保真度仍然>95％，信息传输速率可保持在 1 Kbps 以上。结果证明了所提出的 QSDC 网络的可行性，为未来实现基于卫星的长距离和全球 QSDC 奠定了基础。
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入其中的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是临时指定的或定义不明确的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试受到了进一步的阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涵盖导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入其中的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是临时指定的或定义不明确的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试受到了进一步的阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涵盖导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。