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Books on the topic 'MIMO (Multi-Input and Multi-Output)'

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Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 13 February 2022

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1

(Japan), Ajia Keizai Kenkyūjo. Multi-regional input-output model for China 2000. Chiba-shi, Japan: Institute of Developing Economies, Japan External Trade Organization, 2003.

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2

Koebel, Bertrand. Exports and labour demand: Searching for functional structure in multi-output multi-skill technologies. Bonn, Germany: IZA, 2005.

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3

Hartoyo, Sri. Pengaruh infrastruktur terhadap penawaran tanaman pangan di Jawa: Pendekatan multi-input multi-output. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, 1994.

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4

Guo jia xin xi zhong xin (China). Zhongguo qu yu jian tou ru chan chu biao: Multi-regional input-output model for China. Beijing: She hui ke xue wen xian chu ban she, 2005.

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5

The sustainability practitioner's guide to multi-regional input-output analysis. Champaign, Illinois: Common Ground, 2013.

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6

Mergos, George. Output supply and input demand in Greek agriculture: A multi-output profit function approach. Athens: Centre of Planning and Economic Research, 1991.

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7

Schmidt, D. K. Progress report on Multi-input multi-output system control for experimental aircraft: NCC2-288, December 13, 1985. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1985.

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8

Costa, Nelson. Multiple-input multiple-output channel models: Theory and practice. Hoboken, N.J: Wiley, 2010.

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9

Nijkamp, Peter. Spatial interaction and input-output models: A dynamic stochastic multi-objective framework. Amsterdam: Vrije Universiteit, Faculteit der Economische Wetenschappen en Econometrie, 1987.

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10

Kawwāz, Aḥmad. The Arab economies in multi-country models: Survey of some regional and global experiences. Cairo, Egypt: Economic Research Forum for the Arab Countries, Iran & Turkey, 1996.

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11

Costa, Nelson. Multiple-input multiple-output channel models: Theory and practice. Hoboken, N.J: Wiley, 2010.

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12

Pakanen, Jouko. Prediction and fault detection of building energy consumption using multi-input, single-output dynamic model. Espoo: Technical Research Centre of Finland, 1992.

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13

Chen, Baixiao. Synthetic impulse and aperture radar (SIAR): A novel multi-frequency MIMO radar. Singapore: Wiley, National Defense Industry Press, 2014.

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14

Kontorovich, V. I︠A︡. (Valeriĭ I︠A︡kovlevich), ed. Wireless multi-antenna channels: Modeling and simulation. Hoboken, N.J: Wiley, 2011.

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15

Kotz, David. Exploring the use of I/O nodes for computation in a MIMD multiprocessor. Hanover, NH: Dept. of Computer Science, Dartmouth College, 1995.

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16

Kotz, David. Exploring the use of I/O nodes for computation in a MIMD multiprocessor. Hanover, NH: Dept. of Computer Science, Dartmouth College, 1995.

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17

Song, Dong, and Theodore W. Berger. Hippocampal memory prosthesis. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780199674923.003.0055.

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Abstract:
Damage to the hippocampus and surrounding regions of the medial temporal lobe can result in a permanent loss of the ability to form new long-term memories. Hippocampal memory prosthesis is designed to restore this ability. The animal model described here is the memory-dependent, delayed nonmatch-to-sample (DNMS) task in rats, and the core of the prosthesis is a biomimetic multi-input, multi-output (MIMO) nonlinear dynamical model that predicts hippocampal output (CA1) signals based on input (CA3) signals. When hippocampal CA1 function is pharmacologically blocked, successful DNMS behavior is abolished. However, when MIMO model predictions are used to re-instate CA1 memory-related activities with electrical stimulation, successful DNMS behavior and long-term memory function are restored. The hippocampal memory prosthesis has been successfully implemented in rodents and nonhuman primates, but the current system requires major advances before it can approach a working prosthesis. Looking forward, a deeper knowledge of neural coding will provide further insights.
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18

Doostnejad, Roya. Precoding and beamforming for multi-input multi-output downlink channels. 2005.

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19

Boyd, John R., and Mary Ann Boyd. Input/Output for the Multi-Level Classroom. Abaca Books, 1989.

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20

D, Wieseman Carol, McGraw Sandra M, and Langley Research Center, eds. Multiple-function multi-input/multi-output digital control and on-line analysis. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1992.

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21

D, Wieseman Carol, McGraw Sandra M, and Langley Research Center, eds. Multiple-function multi-input/multi-output digital control and on-line analysis. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1992.

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Multiple-function multi-input/multi-output digital control and on-line analysis. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1992.

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D, Wieseman Carol, McGraw Sandra M, and Langley Research Center, eds. Multiple-function multi-input/multi-output digital control and on-line analysis. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1992.

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24

K, Henderson D., and United States. National Aeronautics and Space Administration., eds. QFT multi-input, multi-output design with non-diagonal, non-square compensation matrices. [Elmsford, N.Y.]: Pergamon Press, 1996.

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25

K, Henderson D., and United States. National Aeronautics and Space Administration., eds. QFT multi-input, multi-output design with non-diagonal, non-square compensation matrices. [Elmsford, N.Y.]: Pergamon Press, 1996.

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26

QFT multi-input, multi-output design with non-diagonal, non-square compensation matrices. [Elmsford, N.Y.]: Pergamon Press, 1996.

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27

K, Henderson D., and United States. National Aeronautics and Space Administration., eds. QFT multi-input, multi-output design with non-diagonal, non-square compensation matrices. [Elmsford, N.Y.]: Pergamon Press, 1996.

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28

United States. National Aeronautics and Space Administration., ed. Final technical report on multi-input multi-output system control for experimental aircraft. West Lafayette, Ind: Purdue University, School of Aeronautics and Astronautics, 1987.

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29

Lenzen, Manfred. The Sustainability Practitioner’s Guide to Multi-Regional Input-Output Analysis. Edited by Joy Murray. Common Ground Research Networks, 2013. http://dx.doi.org/10.18848/978-1-61229-191-8/cgp.

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30

M, McGraw Sandra, and Langley Research Center, eds. The multiple-function multi-input/multi-output digital controller system for the AFW wind-tunnel model. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1992.

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31

M, McGraw Sandra, and Langley Research Center, eds. The multiple-function multi-input/multi-output digital controller system for the AFW wind-tunnel model. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1992.

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32

The multiple-function multi-input/multi-output digital controller system for the AFW wind-tunnel model. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1992.

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33

MIMO Wireless Networks: Channels, Techniques and Standards for Multi-Antenna, Multi-User and Multi-Cell Systems. Elsevier Science & Technology Books, 2013.

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34

United States. National Aeronautics and Space Administration, ed. Progress report on Multi-input multi-output system control for experimental aircraft: NCC2-288, December 13, 1985. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1985.

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35

1953-, Anselin Luc, and Madden Moss, eds. New directions in regional analysis: Integrated and multi-regional approaches. London: Belhaven Press, 1990.

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36

Robot Hands and Multi-Fingered Haptic Interfaces: Fundamentals and Applications. World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 2015.

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37

Ben Zid, Maha, ed. Recent Trends in Multi-user MIMO Communications. InTech, 2013. http://dx.doi.org/10.5772/3306.

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38

Park, Beomjin. Channel estimation in multiple-input multiple-output systems. 2004.

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39

1952-, Hanzo Lajos, ed. Near-capacity multi functional MIMO systems: Sphere-packing, iterative detection, and cooperation. Chichester, West Sussex, U.K: Wiley, 2009.

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40

(Editor), Constantine Balanis, ed. Multi-Antenna Systems for MIMO Communications (Synthesis Lectures on Antennas). Morgan & Claypool Publishers, 2006.

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41

Ho, Lok Pan. MIMO multi-user precoding with and without channel estimation errors. 2007, 2007.

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42

López, Javier. Optimización multi-objetivo. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2015. http://dx.doi.org/10.35537/10915/45214.

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Abstract:
Cuando hablamos de optimización en el ámbito de las ciencias de la computación hacemos referencia al mismo concepto coloquial asociado a esa palabra, la concreción de un objetivo utilizando la menor cantidad de recursos disponibles, o en una visión similar, la obtención del mejor objetivo posible utilizando todos los recursos con lo que se cuenta. Los métodos para encontrar la mejor solución (óptima) varían de acuerdo a la complejidad del problema enfrentado. Para problemas triviales, el cerebro humano posee la capacidad de resolverlos (encontrar la mejor solución) directamente, pero a medida que aumenta la complejidad del problema, se hace necesario contar con herramientas adicionales. En esta dirección, existe una amplia variedad de técnicas para resolver problemas complejos. Dentro de estas técnicas, podemos mencionar las técnicas exactas. Este tipo de algoritmos son capaces de encontrar las soluciones óptimas a un problema dado en una cantidad finita de tiempo. Como contrapartida, requiere que el problema a resolver cumpla con condiciones bastante restrictivas. Existen además un conjunto muy amplio de técnica aproximadas, conocidas como metaheurísticas. Estas técnicas se caracterizan por integrar de diversas maneras procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para crear un proceso capaz de escapar de óptimos locales y realizar una búsqueda robusta en el espacio de búsqueda del problema. En su evolución, estos métodos han incorporado diferentes estrategias para evitar la convergencia a óptimos locales, especialmente en espacios de búsqueda complejos. Este tipo de procedimientos tienen como principal característica que son aplicables a cualquier tipo de problemas, sin requerir ninguna condición particular a cumplir por los mismos. Estas técnicas no garantizan en ningún caso la obtención de los valores óptimos de los problemas en cuestión, pero se ha demostrado que son capaces de alcanzar muy buenos valores de soluciones en períodos de tiempo cortos. Además, es posible aplicarlas a problemas de diferentes tipos sin mayores modificaciones, mostrando su robustez y su amplio espectro de uso. La mayoría de estas técnicas están inspiradas en procesos biológicos y/o físicos, y tratan de simular el comportamiento propio de estos procesos que favorecen la búsqueda y detección de soluciones mejores en forma iterativa. La más difundida de estas técnicas son los algoritmos genéticos, basados en el mecanismo de evolución natural de las especies. Existen diferentes tipos de problemas, y multitud de taxonomías para clasificar los mismos. En el alcance de este trabajo nos interesa diferenciar los problemas en cuanto a la cantidad de objetivos a optimizar. Con esta consideración en mente, surge una primera clasificación evidente, los problemas mono-objetivo, donde existe solo una función objetivo a optimizar, y los problemas multi-objetivo donde existe más de una función objetivo. En el presente trabajo se estudia la utilización de metaheurísticas evolutivas para la resolución de problemas complejos, con uno y con más de un objetivo. Se efectúa un análisis del estado de situación en la materia, y se proponen nuevas variantes de algoritmos existentes, validando que las mismas mejoran resultados reportados en la literatura. En una primera instancia, se propone una mejora a la versión canónica y mono-objetivo del algoritmo PSO, luego de un estudio detallado del patrón de movimientos de las partículas en el espacio de soluciones. Estas mejoras se proponen en las versiones de PSO para espacios continuos y para espacios binarios. Asimismo, se analiza la implementación de una versión paralela de esta técnica evolutiva. Como segunda contribución, se plantea una nueva versión de un algoritmo PSO multiobjetivo (MOPSO Multi Objective Particle Swarm Optimization) incorporando la posibilidad de variar dinámicamente el tamaño de la población, lo que constituye una contribución innovadora en problemas con mas de una función objetivo. Por último, se utilizan las técnicas representativas del estado del arte en optimización multi-objetivo aplicando estos métodos a la problemática de una empresa de emergencias médicas y atención de consultas domiciliarias. Se logró poner en marcha un proceso de asignación de móviles a prestaciones médicas basado en metaheurísticas, logrando optimizar el proceso de asignación de móviles médicos a prestaciones médicas en la principal compañía de esta industria a nivel nacional.
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43

Wu, Jianqi, and Baixiao Chen. Synthetic Impulse and Aperture Radar: A Novel Multi-Frequency MIMO Radar. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2014.

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44

Wu, Jianqi, and Baixiao Chen. Synthetic Impulse and Aperture Radar: A Novel Multi-Frequency MIMO Radar. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2014.

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45

Primak, Serguei, and Valeri Kontorovich. Wireless Multi-Antenna Channels: Modeling and Simulation. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.

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46

Primak, Serguei, and Valeri Kontorovich. Wireless Multi-Antenna Channels: Modeling and Simulation. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.

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47

Primak, Serguei, and Valeri Kontorovich. Wireless Multi-Antenna Channels: Modeling and Simulation. Wiley & Sons, Limited, John, 2011.

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48

Primak, Serguei, and Valeri Kontorovich. Wireless Multi-Antenna Channels: Modeling and Simulation. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.

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49

Wu, Nan, Lajos Hanzo, Osamah Alamri, and Mohammed El-Hajjar. Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems: Sphere-Packing, Iterative Detection and Cooperation. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2009.

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50

Herrera, Diego, and Sonia Vadillo. Sandbox regulatorio multi-jurisdiccional para América Latina y el Caribe. Inter-American Development Bank, 2021. http://dx.doi.org/10.18235/0003270.

Full text
Abstract:
¿Cómo deberían adoptarse las herramientas regulatorias y de supervisión para facilitar la internacionalización de las plataformas Fintech? La búsqueda de escala, nuevos socios y bases más estables de clientes, así como la diversificación de la inversión por parte de los propietarios de las plataformas y los efectos de la pandemia del COVID-19, entre otras razones, llevan a que las plataformas fintech busquen participar en mercados diferentes al de origen. Conjuntamente, tanto el sector financiero tradicional como fintech vienen cambiando la forma en que se ofrecen los servicios financieros, haciéndolos más asequibles y accesibles a la población mediante la digitalización, al mismo tiempo que incrementan los niveles de inclusión financiera. Desde esta perspectiva, se requieren marcos regulatorios que permitan el desarrollo de la innovación en más de una jurisdicción. Este documento presenta una propuesta para poner en marcha sandboxes regulatorios multi-jurisdiccionales (SRMJ) para que los encargados de ofrecer innovaciones financieras tengan la posibilidad de participar en este mercado en varias jurisdicciones de manera paralela o consecutiva. Dicha propuesta podría utilizarse para otras innovaciones regulatorias como los hubs de innovación.
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