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5G LDPC
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新方法通过反事实细化改进视觉令牌通信
研究人员开发了一种名为门控反事实通信细化（GCR-C）的新方法，以改进视觉令牌通信。该技术旨在优化发送用于传输的离散令牌的选择，确保所选令牌即使在有限的数据包预算下也能更好地重建接收端丢失的内容。在各种数据集和通信场景下的实验表明，GCR-C 在不增加传输速率的情况下提高了重建质量，尽管由于额外的编码器端评估，它在质量和计算之间引入了权衡。
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AI模型增强自然语言传输的信道码纠错能力
研究人员开发了一种新颖的语义纠错框架，用于在有噪声的无线信道上传输自然语言句子。该方法将句子分段，使用短块码进行编码，并在接收端使用语义纠错模型，根据语言模型上下文重建损坏的片段。该系统还引入了语义列表解码以改进重建，以及置信度引导的HARQ机制以实现高效重传，在语义保真度和减少解码延迟方面优于传统方法。