Song, J., Lauinger, V., Häger, C., Schröder, J., Graell I Amat, A., Schmalen, L., & Wymeersch, H. (2023). Blind Frequency-Domain Equalization Using Vector-Quantized Variational Autoencoders. Fysikbaserad djupinlärning för optisk dataöverföring och distribuerad avkänning Frigöra full fiberoptisk kapacitet IET Conference Proceedings, 2023(34), 1222. https://doi.org/10.1049/icp.2023.2511
Citace podle Chicago (17th ed.)Song, Jinxiang, Vincent Lauinger, Christian Häger, Jochen Schröder, Alexandre Graell I Amat, Laurent Schmalen, a Henk Wymeersch. "Blind Frequency-Domain Equalization Using Vector-Quantized Variational Autoencoders." Fysikbaserad Djupinlärning För Optisk Dataöverföring Och Distribuerad Avkänning Frigöra Full Fiberoptisk Kapacitet IET Conference Proceedings 2023, no. 34 (2023): 1222. https://doi.org/10.1049/icp.2023.2511.
Citace podle MLA (9th ed.)Song, Jinxiang, et al. "Blind Frequency-Domain Equalization Using Vector-Quantized Variational Autoencoders." Fysikbaserad Djupinlärning För Optisk Dataöverföring Och Distribuerad Avkänning Frigöra Full Fiberoptisk Kapacitet IET Conference Proceedings, vol. 2023, no. 34, 2023, p. 1222, https://doi.org/10.1049/icp.2023.2511.