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Emulation of a Dynamic Broadcasting Network with Adaptive Radiated Power in a Real Scenario., , , , , , und . BMSB, Seite 1-5. IEEE, (2018)DRL-Based Sequential Scheduling for IRS-Assisted MIMO Communications., , , und . IEEE Trans. Veh. Technol., 73 (6): 8445-8459 (Juni 2024)A Robust DCB Approach to IRS-Assisted Vehicular Communications with ICSI., , , und . VTC2023-Spring, Seite 1-5. IEEE, (2023)Three-stages concatenated Machine Learning model for SFN prediction., , , , und . BMSB, Seite 1-6. IEEE, (2021)Joint Optimization of IRS-assisted MU-MIMO Communication Systems through a DRL-based Twin Delayed DDPG Approach., , , und . BMSB, Seite 1-6. IEEE, (2022)From MFN to SFN: Performance Prediction Through Machine Learning., , , , und . IEEE Trans. Broadcast., 68 (1): 180-190 (2022)Prediction of Signal Quality and SFN Interference Metrics Using Machine Learning Models., , , , , und . BMSB, Seite 1-6. IEEE, (2021)Deep Reinforcement Learning for Dynamic Radio Access Selection over Future Wireless Networks., , , , und . BMSB, Seite 1-6. IEEE, (2022)Bit-Level Capacity analysis on Non-Uniform Constellations., , , und . BMSB, Seite 1-5. IEEE, (2019)Joint Optimization of IRS-assisted MIMO Communications through a Deep Contextual Bandit Approach., , , und . XoveTIC, Volume 14 von Kalpa Publications in Computing, Seite 28-31. EasyChair, (2022)