Rethinking Radiomap Blind Prediction with Limited Environment and Configuration Representations
本文解决了无线电图盲预测问题，通过使用环境和基站配置的有限表示，提出RadioDecomp方法来减少预测误差和不确定性。
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Representative Papers
A Graph Foundation Model for Large-Scale MIMO Detection
为解决大规模MIMO检测中的性能-复杂度权衡问题，提出了一种基于图的基础模型（GFM），结合了消息传递神经网络和图Transformer的优势，并通过预训练和微调实现跨场景的高性能检测。
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Agentic UE-CoMIMO for 6G Terminals: From Virtual Antenna Augmentation to AI-Native Virtualization
本文提出Agentic UE-CoMIMO方法，通过设备微代理、智能手机或CPE中心代理及边缘/网络代理的协作，解决6G终端在通信、感知、计算和信息交换中的天线限制问题。
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Neighbor-embedded Graph Neural Network-based Crowd Delivery Traffic Management in Smart City
为解决智能城市中交通拥堵和车辆选择问题，提出基于邻嵌入图神经网络的众包配送交通管理模型，通过预测交通流量和智能选车来减少拥堵。
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Syntax Element Encryption for H.265/HEVC Using Chaotic Map-Based Coefficient Scrambling Scheme
该研究针对H.225/HEVC视频编码中现有系数混淆方法计算负担大、安全性不足的问题，提出了一种基于混沌映射的新系数混淆方案，结合语法元素加密，提高了安全性同时保持低复杂度。
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Rethinking Radiomap Blind Prediction with Limited Environment and Configuration Representations
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A Graph Foundation Model for Large-Scale MIMO Detection
为解决大规模MIMO检测中的性能-复杂度权衡问题，提出了一种基于图的基础模型（GFM），结合了消息传递神经网络和图Transformer的优势，并通过预训练和微调实现跨场景的高性能检测。
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Agentic UE-CoMIMO for 6G Terminals: From Virtual Antenna Augmentation to AI-Native Virtualization
本文提出Agentic UE-CoMIMO方法，通过设备微代理、智能手机或CPE中心代理及边缘/网络代理的协作，解决6G终端在通信、感知、计算和信息交换中的天线限制问题。
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Neighbor-embedded Graph Neural Network-based Crowd Delivery Traffic Management in Smart City
为解决智能城市中交通拥堵和车辆选择问题，提出基于邻嵌入图神经网络的众包配送交通管理模型，通过预测交通流量和智能选车来减少拥堵。
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Syntax Element Encryption for H.265/HEVC Using Chaotic Map-Based Coefficient Scrambling Scheme
该研究针对H.225/HEVC视频编码中现有系数混淆方法计算负担大、安全性不足的问题，提出了一种基于混沌映射的新系数混淆方案，结合语法元素加密，提高了安全性同时保持低复杂度。
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