正交时频空间调制：离散Zak变换方法——论文阅读笔记
本文提出基于离散Zak变换（DZT）的正交时频空间（OTFS）调制新方法，通过DZT统一构建OTFS收发框架，揭示其在时延-多普勒域的输入输出关系，简化系统分析并深化对分辨率与脉冲设计的理解，为高移动性通信提供高效解决方案。
基于信息论的OTFS雷达波形设计——论文阅读
本文提出一种基于条件互信息（CMI）的OTFS雷达波形设计方法，首次将信息论准则引入延迟-多普勒域波形优化。通过建立扩展目标回波模型，推导出CMI与波形自相关旁瓣及互相关的等价关系，并提出Multi-CAN算法优化恒模波形。仿真表明，优化波形显著降低旁瓣电平，提升信息获取能力，增强高动态环境下雷达检测性能。
6G时代的新型延迟多普勒通信范式：正交时频空间（OTFS）综述
本文综述正交时频空间（OTFS）技术，一种面向6G高移动性场景的新型延迟-多普勒域通信范式。OTFS通过在延迟-多普勒域调制信号，克服传统OFDM在高速移动下的多普勒扩展难题，具备信道稳定性强、抗干扰能力优、峰均比低等优势。文章系统阐述OTFS的信道模型、调制原理、收发机设计、ISAC一体化及在卫星、水声、可见光等新兴场景的应用前景，为其在6G空天地海一体化网络中的应用提供理论支撑与技术路径。
Java与图神经网络：构建企业级知识图谱与智能推理系统
图神经网络（GNN）作为处理非欧几里得数据的前沿技术，正成为企业知识管理和智能推理的核心引擎。本文深入探讨如何在Java生态中构建基于GNN的知识图谱系统，涵盖从图数据建模、GNN模型集成、分布式图计算到实时推理的全流程。通过具体的代码实现和架构设计，展示如何将先进的图神经网络技术融入传统Java企业应用，为构建下一代智能决策系统提供完整解决方案。
基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真
本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法，通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts，提升聚类精度。对比传统DBSCAN，MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题，适应复杂数据分布，增强鲁棒性，适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。
NumPy广播：12个技巧替代循环，让数组计算快40倍
摆脱Python数据处理中的低效for循环！掌握NumPy广播机制，实现向量化计算，让代码更简洁、运行更快。从数据标准化到距离矩阵、独热编码，12个实战案例教你用形状思维替代循环思维，显著降低CPU负载，提升程序性能。
python编写AI生常用匡架及使用指令集
本文介绍Python中常用AI框架，包括TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Hugging Face、spaCy、OpenCV及XGBoost等，涵盖安装指令与基础代码示例，适用于机器学习、深度学习、自然语言处理与计算机视觉等领域，助力快速入门与应用开发。（238字）