Creo que cualquier tipo de problema de codificación (audio / video), comunicación (RF, haz de dirección), estimación de probabilidad y razonamiento inductivo (consulte el documento, Computación probabilística nativa de Vikash Kumar Mansinghka).
en general, creo que casi todos los problemas de procesamiento de señales que pueden resolverse mediante algoritmos iterativos / en cascada (creo que FFT) podrían proporcionar resultados aceptables en aprox. etapas, mientras se beneficia enormemente por la reducción de potencia / tamaño de dado.
Esto va a ser enorme, especialmente en los móviles, que por definición tienen muy poco poder y tamaño. piense más allá de 4G: dónde lograr velocidades de datos muy altas (1gbps +) y utilización espectral, necesitará una sofisticada dirección de haz y procesamiento MIMO, que son notoriamente caros, y posiblemente podrían resolverse mediante lógicas aproximadas.
- ¿Cuál es el mejor lugar para la investigación a tiempo completo en arquitectura de computadoras en Bangalore que no sea IISC? Estar en el campo de la enseñanza, ¿cuál es la mejor opción?
- ¿Cuáles son las tareas diarias de un investigador de inteligencia artificial?
- ¿Cuáles son las tendencias modernas en la investigación en informática?
- ¿Ha habido casos en Informática de no investigadores que contribuyen fundamentalmente a la investigación?
- ¿En qué áreas de investigación es fuerte el departamento de CS de USC?