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ImageNet-10
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SPAT协议通过自适应速率和端口感知增强语义通信
研究人员开发了一种名为SPAT的新传输协议，专为语义通信系统设计。该协议将端口信息直接嵌入语义表示中，减少了对传统端口头的依赖，并增强了对丢包的鲁棒性。SPAT还集成了自适应速率控制，以根据信道条件和特征重要性优化传输效率。实验表明，在语义通信任务的重建质量方面，SPAT的性能优于TCP和UDP等现有协议。
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受物理学启发的图集成在图像分类中实现高精度
研究人员开发了一种新颖的受物理学启发的自然图像分类方法，摆脱了计算成本高昂的高维CNN特征。他们将冻结的MobileNetV2特征解释为准循环LDPC图上的伊辛自旋，形成一个随机键伊辛模型。通过在该模型上以其西森森温度运行，他们建立了谱拓扑对应关系以抑制有害的图子结构，在保持ImageNet-10和ImageNet-100等数据集高精度的同时，显著降低了维度。