现代技术创新智能通信系统成为可能,最近的进步在模式识别和计算机视觉由行业4.0。4.0产业蔓延的视野从管理到医疗和从农业数字经济。因此,模式识别,计算机视觉的应用在工业4.0在现代通信系统的设计中是不可避免的。这些技术的实现不仅可以提高适应能力,也提高了用户的潜力预测和解决不可预见的情况下在真实的场景中。4.0行业依赖于各种通信和自动化的策略。

沟通策略进一步加强使用模式识别和计算机视觉。这些技术支持今天的大数据时代,包括文本和可视数据。生成的数据从各种各样的应用程序作为模式识别和计算机视觉算法的基本元素为无线通信。因此,要求多通道数据分析得出研究人员的关注。模式识别和计算机视觉方案是高度弹性如果适当的机器学习工具使用。因为大多数机器学习算法作为开源的,提供合适的选择和实现算法的无线环境是至关重要的。

这个特殊的问题主要集中在无线通信的发展工业使用模式识别和计算机视觉算法4.0。机器的能力来执行数据搜索、处理和解释的关键方面是行业中的文本和视觉处理算法4.0。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 通信模式识别在自治系统
• 基于深度学习无线通信的计算机视觉
• 流动模式识别在移动ad hoc网络
• 计算机视觉辅助低延迟通信所需
• 机器视觉通讯
• 模式识别在认知通信
• 天线MIMO系统的选择
• 使用神经网络信道均衡
• 深度学习人类活动识别在移动计算
• 移动计算机视觉
• 建立无线系统
• 计算机视觉为室内定位和移动切换
• 深了mmWave上优于计算机视觉算法波束形成
• 应用自适应光学无线通信传输
• 最先进的审查和发展模式识别和计算机视觉算法在无线系统。