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实体 1-Wasserstein distance

1-Wasserstein distance

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  1. TOOL · CL_167732 ·

    新的机器学习方法从稀疏数据中重建6G SINR图 · 跟踪到1个来源

    研究人员开发了一个新颖的机器学习框架,使用群等变非扩张算子(GENEOs)从稀疏测量中重建6G无线网络的信噪比(SINR)图。该方法将领域特定的几何先验知识(如平移不变性和旋转等变性)嵌入其结构中,从而能够用最少的数据进行有效重建。该方法优先考虑保留SINR图的拓扑结构(如覆盖空洞和干扰模式),而不是像素级精度。在现实城市场景中的评估表明,GENEOs在统计和拓扑精度方面均优于现有基线,在采样率低至1%且测量误差显著的情况下,均方误差…