Transformer-Based Rate Prediction for Multi-Band Cellular Handsets
यह शोध पत्र एक ट्रांसफार्मर-आधारित न्यूरल आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो विरल (sparse), एसिंक्रोनस ऐतिहासिक मापों का उपयोग करके कई एंटीना एरे और फ्रीक्वेंसी बैंड्स में प्राप्त होने योग्य दरों (achievable rates) की भविष्यवाणी करता है, जो यथार्थवादी गतिशीलता और हार्डवेयर बाधाओं के तहत सूचित बैंड चयन को सक्षम करने के लिए घने शहरी सेलुलर वातावरण में बेसलाइन विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।