深度学习及无线网络的接入热点问题

深度学习热点

利用ML构建无线环境地图及其在无线通信中的应用
•使用深度学习的收发机设计和信道解码  
基于ML的混合学习方法，用于信道估计、建模、预测和压缩
 使用自动编码器等ML技术的端到端通信
 •无线电资源管理深度强化学习
自组织网络的强化学习
•ML驱动的调制和编码方案的设计和优化
•非线性信号处理的ML技术
•基于无线ML的分布式培训和学习
• ML用于物联网和大规模连接
• ML表示边缘智能
•用于超可靠和低延迟通信的ML (URLLC)
• 低复杂度和近似学习技术•
 无线通信ML算法的进步
•可靠的学习，确保安全和隐私的无线应用程序
•双扭铜系统和网络;xDSL
•混合光纤同轴(HFC)系统和网络
•FTTx和被动/主动光学系统和网络(脑桥和怡安)
•有线电视系统和网络•wi - fi, WiMAX,和细胞访问
•5克,超出5 g /中途网络•灵活和按需接入网络
•个人区域网络,包括蓝牙和无线个域网
•综合有线/无线访问
•接入网络在物联网集成(物联网)
•光学无线集成和广播在光接入光纤
•空间(组件、系统和网络)•数字卫星接入技术
•访问网络体系结构和协议•
•服务融合和多媒体网络的服务质量(QoS):描述和准备
•访问网络生存能力和安全
•城市和社区网络
•电力线通信(PLC)
•家庭网络
•网络家电
•应用程序(视频/ IPTV等)
•同步(时间和频率)支持访问访问
•计费和管理方面的系统和网络
•访问系统和网络的标准化
•绩效评估的访问系统和网络
•新技术和体系结构接入网络

最后

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