本文介绍了一种基于深度学习的OFDM解调器，利用单比特量化和生成式深度神经网络进行通道估计，显著降低误比特率。同时，研究了深度学习在无线通信信号调制分类中的应用，提出了多种神经网络架构，并优化了在线分类和训练时间。此外，基于卷积神经网络的自动调制分类方案在低信噪比下表现出优越性能。

本文提出了一种基于可重构智能反射器的毫米波基站多用户通信框架，采用新通道估计方法和Q-learning算法优化下行速率。研究表明，该方法在速率提升方面优于传统方案，展示了智能反射面技术在无线通信中的潜力。