《可解释的机器学习》校对活动正式启动 | ApacheCN

此项目旨在翻译一本关于可解释机器学习的书籍,涵盖了从数据集到模型解释的各种方法。项目包括了翻译和改进翻译的具体流程,强调了即使不是完美的翻译也欢迎贡献,以促进知识的传播。

项目仓库:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh

整体进度:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/issues/1

贡献指南:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md


贡献指南

请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下,我们的服务器已经记录所有的翻译,因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。(改编自维基百科)

负责人:

章节列表

流程

一、认领

首先查看整体进度,确认没有人认领了你想认领的章节。

然后回复 ISSUE,注明“章节 + QQ 号”(一定要留 QQ)。

二、翻译

需要校对:

  1. 语法
  2. 术语使用
  3. 文档格式

如果觉得现有翻译不好,重新翻译也是可以的。

三、提交

  • fork Github 项目
  • 将译文放在docs文件夹下
  • push
  • pull request

请见 Github 入门指南

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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