Self-Adaptive Threshold ALOHA
本文提出自适应阈值ALOHA方法，通过1比特广播反馈使节点调整接入概率以最小化信息年龄，无需节点间显式协调。
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Representative Papers
Worse Routes, Fresher Information: Preemption Redefines Which Route is Best
本文研究了在信息新鲜度与采样传输成本综合目标下，通过预emption控制N条异构传输路径的选择问题，并使用平均成本脉冲控制模型求解。
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Constrained Capacity for Faster-than-Nyquist Signaling in Frequency-Selective Fading Channels
本文研究了在频率选择性衰落信道中，通过DFT预编码的FTN信号传输有限字母输入的受限容量问题，并提出了一种分解方法来解决ISI问题。
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REIGN: Refurbished Embeddings with Integrated Guidance Networks for Efficient Context-Length Scaling
为解决长文档密集检索成本高的问题，提出REIGN模型，通过使用预处理的嵌入和指导网络，减少训练成本，提高效率。
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ARC-CT: Anatomy-Routed Contrastive Vision-Language Learning for 3D Chest CT
为解决3D胸部CT中小异常特征易被忽视及共阳性样本误判问题，提出基于解剖路由的对比视觉-语言学习方法ARC-CT，无需手动标注。
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Self-Adaptive Threshold ALOHA
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本文研究了在信息新鲜度与采样传输成本综合目标下，通过预emption控制N条异构传输路径的选择问题，并使用平均成本脉冲控制模型求解。
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Constrained Capacity for Faster-than-Nyquist Signaling in Frequency-Selective Fading Channels
本文研究了在频率选择性衰落信道中，通过DFT预编码的FTN信号传输有限字母输入的受限容量问题，并提出了一种分解方法来解决ISI问题。
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为解决长文档密集检索成本高的问题，提出REIGN模型，通过使用预处理的嵌入和指导网络，减少训练成本，提高效率。
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为解决3D胸部CT中小异常特征易被忽视及共阳性样本误判问题，提出基于解剖路由的对比视觉-语言学习方法ARC-CT，无需手动标注。
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