随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的音频编解码技术已成为下一代音频压缩的重要研究方向。本文以Google提出的SoundStream为核心分析对象，深入探讨其在低码率语音编解码领域的创新架构设计和关键技术突破。SoundStream通过全卷积编解码器网络和残差向量量化器的端到端联合训练，实现了在3-18 kbps码率范围内的高质量通用音频压缩。本文从架构设计原理、核心组件分析、训练策略优化、

2025年5月，Skylo与ViaSat在3GPP会议上联合提交提案S2-2504596，提出通过GEO卫星支持NB-IoT NTN接入EPC时的IMS语音方案。针对高时延（800-1000ms）和窄带限制（180kHz），提案采用UP NIDD技术降低协议开销（仅5字节），并通过I1轻量化协议替代传统SIP信令。核心创新包括：信令与媒体分离：为QCI差异化分配独立DRB；紧急呼叫优化：支持匿名呼

SORA，作为OpenAI推出的首个AI视频模型，代表着视频生成技术的最新突破。它能够根据用户的简单输入，如文本描述或静态图像，自动生成高质量、富有创意的视频内容。这种技术的出现，极大地简化了视频制作的流程，降低了创作的门槛。在应用方面，SORA的潜力几乎无穷无尽。广告行业可以借此快速迭代广告内容，实现个性化定制；电影制作人员可以通过SORA预览特效或剪辑片段，节省成本和时间；社交媒体用户则能轻松

3GPP TS 23.256 技术规范，主要定义了3GPP系统对无人机（UAV）的连接性、身份识别、跟踪及A2X（Aircraft-to-Everything）服务的支持。这份技术规范全面涵盖了3GPP系统对无人机支持的各个方面，从架构模型、功能实体定义到具体的高层功能描述和流程，为无人机在3GPP系统中的安全、高效运行提供了技术基础和实现指导。

3.1 定义就本文件而言，适用TR 21.905[1]中给出的术语和定义以及以下内容。如果本文件中定义的术语与TR 21.905[1]或TS 23.501[2]中的相同术语有冲突，则以本文件中的定义为准。3GPP UAV ID：由3GPP系统分配的标识符，并由外部AF（例如USS）用于识别无人机。GPSI用作3GPP UAV ID。A2X通信：支持利用PC5和/或Uu参考点实现飞机到万物（A2X）

空中订阅在访问和移动性订阅数据中包含空中用户设备（UE）指示（类似于EPS中定义的空中UE指示），并且在每个专为UAS服务（C2和UUAA-SM）设计的DNN的会话管理订阅数据中包含空中服务指示，这表明必须使用基于API的机制进行相应的身份验证/授权。假设无人机的3GPP网络订阅不包含关于USS的任何信息。：在A2X服务的情况下，归属策略控制功能（H-PCF）提供的服务用于在漫游情况下，向访问者策

本文探讨了深度学习能量模型中配分函数的计算难题及其解决方案。以《Deep Learning》教材为参考，系统分析了处理配分函数的两种主要思路：近似最大似然训练（如对比散度CD、持续对比散度PCD）和替代训练准则（如伪似然、得分匹配、噪声对比估计NCE）。文章详细介绍了各种方法的原理、优缺点及适用场景，特别强调了CD的高效性及其探索不足的缺陷，PCD的持续性改进，以及FPCD通过参数分离加速采样的创

表示学习作为深度学习的灵魂，已经从早期的无监督预训练突破，发展成为一门融合监督、无监督、半监督、迁移学习、领域自适应等多种范式，并追求分布式、解耦、因果、不变性等优良特性的综合性学科。它赋予了机器从原始数据中自动提取有价值知识的能力，彻底改变了人工智能处理信息的方式。

深度学习的应用正在各个领域快速扩展和深入，从传统的计算机视觉、自然语言处理到广泛的知识图谱、语音识别和推荐系统，涵盖了社会生活的各个方面。随着技术的不断改进，深度学习将会在更多行业和场景中得到应用。模型泛化能力：提高模型在各种任务和不同数据集上的表现，而不仅限于训练数据。少样本学习：研究如何在极少量样本的情况下进行有效学习，从而解决冷启动问题。跨领域应用：深度学习在不同任务和领域间的结合，促进交叉

深度学习的应用正在各个领域快速扩展和深入，从传统的计算机视觉、自然语言处理到广泛的知识图谱、语音识别和推荐系统，涵盖了社会生活的各个方面。随着技术的不断改进，深度学习将会在更多行业和场景中得到应用。模型泛化能力：提高模型在各种任务和不同数据集上的表现，而不仅限于训练数据。少样本学习：研究如何在极少量样本的情况下进行有效学习，从而解决冷启动问题。跨领域应用：深度学习在不同任务和领域间的结合，促进交叉