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Selim Firat Yilmaz
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机器学习辅助的NOMA方案可为多达64个用户提升无线图像传输性能
研究人员开发了一种新颖的机器学习方法用于非正交多址接入（NOMA）无线图像传输。该方法利用多视图自编码器融合压缩和信道编码，允许多个发射机同时共享所有信道资源。一种渐进式微调算法使该系统能够支持多达64个用户，同时保持高恢复图像质量，性能优于现有的NOMA技术。
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新框架支持跨100种语言的多标签情感分析
研究人员开发了一个新颖的框架，用于跨100种语言进行多标签情感分析，并融入了Plutchik的情感轮。他们的方法引入了一种动态加权方法来平衡训练期间的类别贡献，为多标签场景调整focal loss，并优化特定类别的阈值以获得最大的宏f1分数。实验表明，使用单一模型在三种语言的多个指标上取得了最先进的性能，并且代码已公开，以鼓励进一步的研究。