eess.SP」カテゴリーアーカイブ

Hypergraph-MLP: Learning on Hypergraphs without Message Passing

要約 ハイパーグラフは、2つ以上のエンティティを含む高次の関係を持つデータのモデ … 続きを読む

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Learning Hypergraphs From Signals With Dual Smoothness Prior

要約 観測された信号からハイパーグラフ構造を学習してエンティティ間の固有の高次関 … 続きを読む

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Transformers are Provably Optimal In-context Estimators for Wireless Communications

要約 事前に訓練された変圧器は、明示的なモデルの最適化なしに限られたプロンプトの … 続きを読む

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Training-Free Message Passing for Learning on Hypergraphs

要約 ハイパーグラフは、実際のデータの高次相互作用をモデル化するために重要です。 … 続きを読む

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Hypergraph Structure Inference From Data Under Smoothness Prior

要約 ハイパーグラフは、2つ以上のエンティティを含む高次関係を持つデータを処理す … 続きを読む

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Interference-Aware Super-Constellation Design for NOMA

要約 非正義の多重アクセス(NOMA)は、潜在的な次世代多世代の複数アクセス手法 … 続きを読む

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ECNN: A Low-complex, Adjustable CNN for Industrial Pump Monitoring Using Vibration Data

要約 産業用ポンプは、製造、エネルギー生産、水処理など、さまざまなセクターの不可 … 続きを読む

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Federated Learning in NTNs: Design, Architecture and Challenges

要約 非地球ネットワーク(NTN)は、将来の6G通信システムのコアコンポーネント … 続きを読む

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Open-Set Gait Recognition from Sparse mmWave Radar Point Clouds

要約 人間のセンシング、特に歩行認識のためのミリ波(mmwave)レーダーデバイ … 続きを読む

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Adaptive Neural Unscented Kalman Filter

要約 無濃縮カルマンフィルターは、非線形シナリオを処理できるアルゴリズムです。 … 続きを読む

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