본 논문에서는 대도시 양자 네트워크에서 지속적인 고대사광 편광 제어를 위한 새로운 자동 편광 보상(APC) 방법을 제시하고, 이를 실험적으로 검증하여 높은 안정성과 성능을 확인했습니다.
本稿では、量子ネットワークにおける光ファイバーの偏光変動問題に対し、微弱な参照信号を用いたヘテロダイン検出による新規な偏光補償手法を提案し、その有効性を検証している。
本文展示了一種結合低介電常數底部填充技術的超高效雙頻薄膜鈮酸鋰調製器,該調製器在 C 波段和 O 波段均表現出優異的性能,包括低半波電壓、超寬頻寬和超高調製效率,並成功實現了高達 390 Gbit/s 的 PAM8 數據傳輸,為下一代超高速、低功耗光通信系統提供了 promising 的解決方案。
저유전율 언더필을 적용한 박막 리튬 니오베이트 변조기를 통해 C-band 및 O-band에서 낮은 구동 전압, 넓은 광대역폭 및 높은 변조 효율을 동시에 달성하여 차세대 광통신 시스템에 활용 가능성을 제시했습니다.
低kアンダーフィルを用いた薄膜ニオブ酸リチウム変調器は、従来の設計の電圧-帯域幅限界を克服し、CバンドとOバンドの両方で、低駆動電圧、広帯域幅、超高変調効率を実現する。
This research paper presents a novel design for a high-efficiency, dual-band thin-film lithium niobate modulator incorporating low-k benzocyclobutene (BCB) underfill, demonstrating its potential for ultra-high-speed and low-power optical communication systems.
本文提出了一種基於深度強化學習的工業物聯網警報場景隨機接入方案 NNBB,透過讓每個設備在線訓練自身並建立隱式協調,以確保在多個設備檢測到相同警報事件時,至少有一個設備能成功傳輸警報訊息。
This paper introduces NNBB, a novel distributed random access scheme using deep reinforcement learning to enable reliable alarm message delivery in Industrial IoT networks, outperforming existing methods, especially in dense networks.
本文提出了一種基於優先資訊瓶頸(PIB)理論框架的邊緣視訊分析方法,通過優先考慮感興趣區域(ROI)和訊號雜訊比(SNR)來減少資料冗餘,並利用分散式線上學習優化資料傳輸,從而在有限的頻寬和計算資源下提高邊緣視訊分析的效率和準確性。
본 논문에서는 제한된 채널 용량과 데이터 중복 문제를 해결하기 위해 엣지 비디오 분석을 위한 우선 순위 정보 병목(PIB) 프레임워크를 제안합니다. PIB는 관심 영역(RoI)의 신호 대 잡음비(SNR) 및 카메라 커버리지를 기반으로 공유 데이터의 우선 순위를 지정하여 시공간 데이터 중복성을 줄이고 필수 정보만 전송합니다.