雑音のある通信－通信に雑音がある場合、通信容量はどのくらい減少するか
■概要 上次我们讨论了“无噪音通信”。我们已经看到，即使没有噪声，如果通信路径受到限制，通信容量也会下降，并且当高速条件受到限制时，这种影响尤其大。然而，在实际通信中，几乎不存在完全无噪声的环境。即使在日常与智能手机和电脑通信时，不必要的电磁波也可能混入信息信号中，从而降低通信质量。这种效应通常称为噪声。一般来说，考虑噪声来评估通信容量是很复杂的。在本文中，我们考虑假设有噪声通信的通信容量。 ■目录介绍 ○ 信息量和熵 ○ 什么是互信息？ ○ 有噪声的双向通信信道 ○ 输出概率 ○ 互信息 ○ 通信容量（有时间限制） ○ 结果 ○ 参考文献 上次我们讨论了“无噪声通信”。我们已经看到，即使没有
雑音のない通信－通信に制約がある場合、通信容量はどのくらい減少するか
■摘要 在通信中，由于发送/接收设备（智能手机、移动电话等）和传输路径（LAN电缆、光纤等）的各种因素，不必要的电磁波可能会混入信息信号中，从而降低通信质量。这种效应通常称为噪声。考虑噪声的通信容量评估很复杂。因此，在本文中，我们关注不考虑噪声影响的理想通信信道，然后定量考察通信信道有约束和无约束时通信容量的差异。 ■目录介绍 ○ 平均信息量以产生“熵” ○ 无约束时 [无记忆信息源] ○ A 有约束时（A → A 不允许） [马尔可夫信息源] ○ B 有约束时（B → B 不可能） [马尔可夫信息源] ○ 结果的比较和讨论 ○ 参考文献 在通信中，由于发送/接收过程中的各种因素，不必要的电磁
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 4, April 2026
1) 客座社论：模糊大型模型专题：桥接不确定性和创造力作者：H. Yu、Q. Liu、W. Pedrycz、J. Lu 页数：1039 - 10402) FMA-Net：用于细粒度图像识别的模糊相互注意网络作者：H. Huang、J. -H.李，S.-K。 Oh, Z. Fu, J. H. Yoon, W. Pedrycz 页数：1041 - 10523) 通过大型语言模型对权衡总成本和客户满意度 VRP 中的上下文进行建模作者：H. -W.丁，Z.-S。 Chen, Y. Yang, W. DingPages: 1053 - 10634) 通过模糊隶属聚合审计大型语言模型中的部分数据集使用作
Information-driven design of imaging systems
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IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 3, March 2026
1) 耐噪声 CIM-DNN 解释作者：F. -H. Ming, E. Yeu-Jer Lee, Y. Wu, Z. Wang, W. D. LuPages: 1005 - 10172) PromptVAD: Abnormal Prompt via Vision-Language Model作者：S. Li, F. Liu, L. Jiao, Z.hao, J. Wang, L. Sun, L. Li, X. Liu, P. ChenPages: 1018 - 10323)多模态图像配准与模态蒸馏作者：X. Zhou, J. Zhao, L. Chen, G. Vivone, Y. Liu,
Information-Driven Design of Imaging Systems
编码器（光学系统）将对象映射到无噪声图像，噪声会破坏测量结果。我们的信息估计器仅使用这些噪声测量值和噪声模型来量化测量值区分物体的效果。许多成像系统产生人类从未见过或无法直接解释的测量值。您的智能手机在生成最终照片之前通过算法处理原始传感器数据。 MRI 扫描仪收集需要重建的频率空间测量结果，然后医生才能查看它们。自动驾驶汽车直接使用神经网络处理摄像头和激光雷达数据。在这些系统中，重要的不是测量结果如何，而是它们包含多少有用信息。即使这些信息以人类无法解释的方式编码，人工智能也可以提取这些信息。然而，我们很少直接评估信息内容。分辨率和信噪比等传统指标分别评估质量的各个方面，因此很难比较在这些因
