DL信道估计-MaMIMO 该存储库包含M. Belgiovine等人在论文中再现结果所需的代码。 2021年4月在IEEE无线通信杂志（WCM）上接受了“超越5G大规模MIMO的信道估计边缘的深度学习”。

大规模MIMO通信的贝叶斯信道估计

大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理

分布式优化算法已广泛用于解决大规模多智能体系统优化问题，其中异步分布式方法由于其应用于多智能体系统时的灵活性和自主性而受欢迎。在本文中，我们针对多智能体系统一致性问题提出了一种基于的Zero-Gradient-Sum（ZGS）算法的异步分布式优化算法Accelerated-Zero-Gradient-Sum（AZGS），其通过提高智能体之间的信息交互模式来加速ZGS算法的收敛速度。同时改进其信息交互方式使其在实际通信过程中节省通信量。在多智能体系统网络连通的条件下，证明了所提出的算法相比于原算法更快实现渐近收敛。最后，我们通过一个数值示例验证所提出的算法的有效性。

大规模场景实时渲染在虚拟现实、地理信息系统、飞行模拟、城市规划和三维游戏等领域中具有非常广泛的应用，一直是人们的研究热点。 尽管图形处理器的性能相比过去有了飞速的发展，但还是不能满足大规模复杂场景实时渲染的需求。因此，必须设计出高效算法来进一步提高复杂场景的渲染速度。本文中主要针对当前渲染引擎存在的问题，提出一种高效的渲染算法。 该方法主要通过对整个场景的场景图进行树状组织和优化管理，然后利用三维场景的包围盒和场景剖分技术完成快速的视域剔除，从而达到优化管理整个复杂场景的目的，大大提高了实时渲染的速率。

基于图像的三维重建,旨在从一组二维多视角图像精确地恢复真实场景的几何形状,是计算机视觉和摄影测量中一个基础且活跃的研究领域,具有重要的理论研究意义和应用价值,在智慧城市、虚拟旅游、数字遗产保护、数字地图和导航等领域有着广泛的应用。

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大规模MIMO系统中使用任意阵列的二维DOA估计

里边包含上册+下册+实验手册，三部分，好不容易搞到的，另外我 其他资源还上传了H3C构建高性能园区网络、H3C构建中小企业网络、H3C构建安全优化的广域网、H3C大规模网络路由技术。都是 我 工作中经常使用的资料，里边都包含理论学习指导手册+实验，挺经典的 ，分享给大家了 。

图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法，它通过将图广播操作和深度学习算法结合，可以让图的结构信息和顶点属性信息都参与到学习中，在顶点分类、图分类、链接预测等应用中表现出良好的效果和可解释性，已成为一种广泛应用的图分析方法.