本文研究毫米波通信中的波束形成问题，提出了一种基于深度学习的最佳波束预测方法，准确率达到98.19%，有效减少了搜索时间和空间开销，优化了V2I和V2V通信。

本研究提出了一种结合强化学习与自适应正交频分复用（OFDM）技术的方法，以应对自主车辆中毫米波通信和传感的动态性与不确定性。该方法有效建立稳定的通信链路，精确估计周围物体的速度，显著改善通信性能和感知精度，具有实际应用潜力。

本文探讨了信道状态信息（CSI）在汽车网络中的应用，提出了基于深度学习和强化学习的技术，以提高毫米波通信的可靠性和效率。研究表明，创新的学习框架和时空预测方法能够有效降低延迟，优化资源分配，提升车辆间通信的性能和鲁棒性。

本文探讨了基于深度学习的光学无线通信系统设计，提出了新型图像传感器通信框架及其仿真验证，讨论了技术挑战，并研究了毫米波通信技术、自适应光学系统及智能反射器辅助的多用户通信，展示了强化学习在光学卫星通信中的潜力。

本文介绍了多种基于贝叶斯优化的算法和技术，旨在提高高维优化问题的效率和样本利用率，涵盖毫米波通信、X射线散射实验自动化和粒子加速器校准等应用，展示了机器学习在优化过程中的重要性和优势。

本文探讨了深度学习在毫米波通信中的应用，特别是在MIMO系统的天线选择和波束成形设计方面。研究表明，深度学习方法显著提高了频谱效率，降低了计算成本，并在低信噪比环境中表现出更强的鲁棒性。通过联合训练发射机和接收机，可以实现更高效的信号处理和波束成形，提升无线传输性能。