政府計畫（GRB），建議「依年度遞減排序」，以查看最新的研究方向。
| 畢業學年度 | 論文標題 | 連結 | 學位 | 畢業時長(years) |
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| 關鍵字 | ||||
| 113 | 基於深度強... 基於深度強化式學習細胞網路平均資訊年齡最小化 (Average AoI Minimization for Cellular Network Based on Deep Reinforcement Learning) | NTHU NDLTD | 碩 | 2.10 |
資訊年齡(age of information)、卷積神經網路(convolution neural network)、深度強化式學習(deep reinforcement learning)、上行用戶選擇(uplink user selection) 資訊年齡(... | ||||
| 113 | 基於深度學... 基於深度學習的 RIS 輔助 SIMO 系統被動波束預測 (Deep Learning-based Passive Beam Prediction for RIS-aided SIMO System) | NTHU NDLTD | 碩 | 2.10 |
波束訓練(Beam training)、深度學習(deep Learning (DL))、毫米波通訊(mmWave communication)、被動波束預測(passive beam prediction)、可重構智慧表面(reconfigurable Intelligent Surface (RIS)) 波束訓練(... | ||||
| 113 | 無線聯邦學... 無線聯邦學習中成本最小化的分流傳輸 (Split Transmission for Cost Minimization in Wireless Federated Learning) | NTHU NDLTD | 碩 | 2.07 |
延遲最小化(Delay minimization)、能源最小化(energy minimization)、聯邦式學習(federated learning)、模型分割(model split)、無線網路(wireless network) 延遲最小化... | ||||
| 113 | 具有確定性... 具有確定性位置的多個可重構智慧表面輔助上行鏈路系統之建模和覆蓋率分析 (Modeling and Coverage Analysis of Deterministically Located Multi-RIS-Aided Uplink System) | NTHU NDLTD | 碩 | 2.07 |
覆蓋率(Coverage)、大規模機器類型通信(massive machine-type communications)、可重構智慧表面(reconfigurable intelligent surfaces)、隨機幾何(stochastic geometric)、上行鏈路(uplink) 覆蓋率(C... | ||||
| 113 | 最小化延遲... 最小化延遲無線聯邦式學習之傳輸速率優化 (Transmission Rate Optimization for Minimal Delay Wireless Federated Learning) | NTHU NDLTD | 碩 | 2.04 |
最小化延遲(delay minimization)、聯邦學習(federated learning)、正交頻分多址(OFDMA)、資源分配(resource allocation)、用戶選擇(user selection) 最小化延遲... | ||||
| 112 | 基於碼簿之... 基於碼簿之隨機存取於可重構智慧表面輔助之多用戶系統 (Codebook based Random Access for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Multi-User System) | NTHU NDLTD | 碩 | 2.96 |
隨機接入(Random access)、可重構智慧表面(Codebook)、碼簿(Reconfigurable intelligent surface)、波束訓練(Beam training) 隨機接入(... | ||||
| 112 | 可擴展且高... 可擴展且高效的多用戶毫米波束預測聯邦學習 (Scalable and Efficient Federated Learning for Multi-User mmWave Beam Prediction) | NTHU NDLTD | 碩 | 2.10 |
波束預測(Beam Prediction)、聯邦式學習(Federated Learning)、毫米波(mmWave)、多用戶(multi-User)、ODE-LSTM(ODE-LSTM)、殘差網路(Residual Network) 波束預測(... | ||||
| 111 | 深度強化學... 深度強化學習驅動的軟體定義網路下預先備份放置方法 (Deep Reinforcement Learning-Driven Preemptive Backup Placement for Software Defined Networks) | NTHU NDLTD | 碩(外籍生) | 1.99 |
深度強化學習(Deep reinforcement learning (DRL))、軟性演員評論(Greedy Synchronization Algorithm)、網路功能虛擬化(Network Function Virtualization (NFV))、預防性恢復(Preemptive Recovery)、服務功能鏈接(Service function chaining (SFC))、虛擬網路功能(Soft-actor-critic (SAC)) 深度強化學... | ||||
| 111 | 應用於卡爾... 應用於卡爾曼濾波器汽車導航的共變異數矩陣更新策略 (Covariance Matrix Update Strategies for Kalman Filter based Vehicle Navigation) | NTHU NDLTD | 碩 | 1.95 |
自適應卡爾曼濾波器(Adaptive Kalman Filter)、深度學習(deep learning)、慣性導航系統(inertial navigation system)、導航(navigation)、軌跡追蹤(trajectory tracking) 自適應卡爾... | ||||
| 111 | 在相關衰減... 在相關衰減通道下最大化可重構智慧表面輔助之多用戶系統傳輸速率總和 (Sum Rate Maximization for RIS-Aided Multiuser System over Correlated Fading Channel) | NTHU NDLTD | 碩 | 2.43 |
交替式最佳化(Alternating optimization)、相關性衰減(correlated fading)、多輸入單輸出(MISO)、可重構智慧表 面(RIS)、兩階段波束成型(two-stage beamforming) 交替式最佳... |