标签
本文提出了一种自演化上下文学习框架，用于多用户MISO系统中直接导频到波束成形的设计。该框架集成了Transformer骨干网络、导频编码器-解码器网络和课程学习，无需重新训练即可处理多种信道模型。
这篇博士论文提供了一本关于可微光线追踪用于无线电传播建模的自包含教材，将自动微分（例如JAX）集成到光线追踪流程中，以解决逆问题并训练机器学习模型，用于下一代无线设计。
提出了一种基于消息传递的双时间尺度贝叶斯深度学习框架，用于大规模MIMO系统中联合信道与记忆硬件损伤追踪。
本文提出了一个面向AI原生6G网络的愿景框架，主张采用统一的基础模型和协作式多智能体系统，以实现超越碎片化5G方案的自主、弹性网络管理。