NVIDIA Aerial™ CUDA-Accelerated RAN是一个用于构建商用级、软件定义、GPU 加速、云原生 5G/6G 网络的应用程序框架。它支持完全云原生的虚拟 5G RAN 解决方案，可使用商用现货 (COTS) 服务器支持各种下一代边缘 AI 和 RAN 服务。该平台支持 5G/6G 协议栈第一层 (cuPHY) 的全内联 GPU 加速和第二层 (cuMAC) 的 GPU 加

【代码】Vivado如何清理工程并保证不缺失必要文件。

最近我们购买了的开发板都是英伟达的，高通的老板推荐自家的平台，于是我们也决定采购一台高通的来试试。这是官网的地址，是一家台湾公司做的。

相控阵学习曲线陡峭，涉及多个技术和工程学科，包括微波射频电子、连续和离散时间信号处理、嵌入式系统、模拟至数字转换器和数字至模拟转换器、数字设计以及计算机网络。商用相控阵系统通常为特定应用设计，如雷达探测或卫星通信，由于其工程中涉及的精确性和复杂性，这些系统的成本很高。这些商用相控阵系统通常不提供修改或实验的灵活性，使得学习者和研究人员难以探索基础概念和试验新想法。这在相控阵技术领域创造了一个创新和

这些奖项旨在表彰对 **AI 原生 RAN（无线接入网）**研究与开发做出杰出贡献的项目。从通过边缘 AI 控制仿生肢体，到创建用于基础设施的自然语言 AI 副驾驶，这些获奖项目有力地证明了。，以挖掘更多新颖的理念，支持深入的产业合作，并表彰来自整个生态系统的突破性贡献。这场开放的创新之旅才刚刚开始。AI-RAN 联盟承诺在。请与我们一起，向定义行业未来的。让我们继续突破一切可能的边界！

使用深度学习模型（自编码器）来压缩 CSI 反馈数据。使用序列模型（LSTM/RNN）来预测未来的信道状态，以支持主动优化。将 CSI 与用户移动性、环境、流量等其他数据源结合，实现更智能的信道感知。

展示了使用 MLP（多层感知机）架构对 MNIST 手写数字图像进行分类任务的神经网络构建与训练过程。展示了使用 CNN（卷积神经网络）架构进行 MNIST 图像分类任务的构建与训练。在 LabVIEW 中构建、配置、训练、可视化和部署深度神经网络（DNN）展示了基于 YOLO 架构的目标检测预训练网络部署过程（实时摄像头示例）。展示了如何自动加载配置文件和权重文件来部署预训练网络。展示了将预训练

论坛官方网站概观可视化工具包（VTK）是一个开源的，免费提供的软件系统，用于3D计算机图形，建模，图像处理，体绘制，科学可视化和2D绘图。它支持各种可视化算法和高级建模技术，并且它分别利用线程和分布式内存并行处理来提高速度和可伸缩性。VTK旨在与平台无关。这意味着它几乎可以在任何地方运行，包括Linux，Windows和Mac; 在网上; 在移动设备上。VTK采用Kitware的高质量软...

除了降低延迟和提高可靠性，对更高数据吞吐量的需求呈指数级增长一直是推动3GPP 5G NR标准发展的强大推动因素之一。虽然4G LTE系统部署在sub-3 GHz频段中，但近年来，将新频谱分配部署在3 GHz至5 GHz范围使得我们能够在5G NR中实现更宽的通道带宽(BW)。与4G LTE相比，sub-6 GHz频段的最大通道带宽已从20 MHz增加到100 MHz。除了更宽的通道带宽外，多根发

Aerial CUDA-Accelerated RAN 将 5G Aerial 软件、AI 框架与 NVIDIA 加速计算平台相结合，为电信运营商降低TCO，并释放网络基础设施货币化潜力。实现工作负载整合，最大化性能与频谱效率，带来最佳系统TCO。实现最佳的RoA（Return on Assets）。支持特殊符号中的 PUSCH/PDCCH。Multi-L2 → 单 L1：2小区。6×100MHz