QuranicMMLU: A Cognitively-Aware Benchmark for Evaluating Generative AI Solutions on Quranic Linguistic Knowledge
本文提出QuranicMMLU基准，通过五维度语言复杂度评估生成式AI在古兰经阿拉伯语上的表现，采用布卢姆认知层次和经文难度分层构建问题集。
0 citationsRead paper
Selected work
Representative Papers
Learning-based near- versus far-field boundaries for ultra-massive MIMO communications
本文提出一种无监督学习框架，通过接收信号测量区分近场与远场传播，以实现超大规模MIMO系统的高效波束成形和信道估计。
0 citationsRead paper
Exploiting Mutual Coupling Structure for Channel Estimation of Active RIS-Assisted Links
本文针对主动RIS辅助链路的信道估计问题，通过利用互耦合结构并将其建模为压缩感知问题，提出了一种低复杂度的估计器方法。
0 citationsRead paper
Channel-Adaptive Region Adjacency Graph Carriers for Semantic Image Communication
本文提出了一种基于区域邻接图的载体CA-RAG，通过节点存储区域属性和边保持邻接关系，并采用信道自适应简化方法来解决语义图像通信中任务相关场景结构保留问题。
0 citationsRead paper
Privacy-Preserving Deep Joint Source-Channel Coding with In-Loop Concept Erasure
该研究提出LEAPSC方法，通过在编码器中集成概念擦除机制来解决深度联合源信道编码中的隐私泄露问题。
0 citationsRead paper
Recent publications
Latest Papers
QuranicMMLU: A Cognitively-Aware Benchmark for Evaluating Generative AI Solutions on Quranic Linguistic Knowledge
本文提出QuranicMMLU基准，通过五维度语言复杂度评估生成式AI在古兰经阿拉伯语上的表现，采用布卢姆认知层次和经文难度分层构建问题集。
0 citationsRead paper
Learning-based near- versus far-field boundaries for ultra-massive MIMO communications
本文提出一种无监督学习框架，通过接收信号测量区分近场与远场传播，以实现超大规模MIMO系统的高效波束成形和信道估计。
0 citationsRead paper
Exploiting Mutual Coupling Structure for Channel Estimation of Active RIS-Assisted Links
本文针对主动RIS辅助链路的信道估计问题，通过利用互耦合结构并将其建模为压缩感知问题，提出了一种低复杂度的估计器方法。
0 citationsRead paper
Channel-Adaptive Region Adjacency Graph Carriers for Semantic Image Communication
本文提出了一种基于区域邻接图的载体CA-RAG，通过节点存储区域属性和边保持邻接关系，并采用信道自适应简化方法来解决语义图像通信中任务相关场景结构保留问题。
0 citationsRead paper
Privacy-Preserving Deep Joint Source-Channel Coding with In-Loop Concept Erasure
该研究提出LEAPSC方法，通过在编码器中集成概念擦除机制来解决深度联合源信道编码中的隐私泄露问题。
0 citationsRead paper