Nghia Thinh Nguyen et Tri Nhu Do
Article de revue
(2026)
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Département: |
Département de génie électrique
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Organismes subventionnaires: |
Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC)
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Numéro de subvention: |
RGPIN-2025-05010, DGECR-2025-00215
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URL de PolyPublie: |
https://publications.polymtl.ca/79938/
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Nom de la conférence: |
International Conference on Communications (ICC 2025)
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Lieu de la conférence: |
Montréal, QC, Canada
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Date(s) de la conférence: |
2025-06-08 - 2025-06-12
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Titre de la revue: |
IEEE Transactions on Green Communications and Networking
(vol.
10)
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Maison d'édition: |
Institute of Electrical and Electronics Engineers
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DOI: |
10.1109/tgcn.2026.3693617
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URL officielle: |
https://doi.org/10.1109/tgcn.2026.3693617
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Date du dépôt: |
30 juil. 2026 13:13
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Dernière modification: |
30 juil. 2026 13:13
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Citer en APA 7: |
Nguyen, N. T., & Do, T. N. (2026). Generative and Explainable AI for High-Dimensional MIMO-OFDM Channel Estimation in Time–Frequency–Space Domain. [Présentation]. IEEE Transactions on Green Communications and Networking, 10, 3060-3075. Présentée à International Conference on Communications (ICC 2025), Montréal, QC, Canada. https://doi.org/10.1109/tgcn.2026.3693617
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