0% Complete
فارسی
Home
/
یازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Classical-Quantum Multiple Access Wiretap Channel with Common Message: One-shot Rate Region
Authors :
Hadi Aghaee
1
Bahareh Akhbari
2
1- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
2- صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
Keywords :
Quantum Channel، Secrecy Rate Region، Quantum Multiple Access Channel، Simultaneous Decoder
Abstract :
In this paper, the classical-quantum multiple access wiretap channel with a common message is studied under the one-shot setting. In this regard, an inner bound is derived using simultaneous decoding. One important problem in multi-terminal quantum networks is the nonexistence of a proven simultaneous decoder for decoding more than two messages simultaneously. The main focus of this paper is to construct a simultaneous decoder for the one-shot setting.
Papers List
List of archived papers
تولید خودکار موارد آزمون برای پوشش مسیر اصلی با الگوریتم جایا
ُSaba Yadegari - Mohammad-Reza Keyvanpour
Similarity Measures in Medical Image Registration: A Review Article
Zohre Mohammadi - Dr Mohammad Reza Keyvanpour
Real-Time EEG-Based Analysis Of Stress-Inducing Stimuli
Mohsen Mahmoudi - Fattaneh Taghiyareh - Yasamin Akhavein - Elnaz Ghorbani
An OWA-Powered Dynamic Customer Churn Modeling in the banking industry Based on Customer Behavioral Vectors
Masoud Alizadeh - Mohammad Soleymannejad - Behzad Moshiri
پیاده سازی سیستم پیش بیمارستانی یافت آمبولانس مناسب در محیط رایانش ابری با استفاده از شبیه ساز کلودسیم
ریحانه حسن رحیمی - فهیمه یزدان پناه
شناسایی کمپلکس های پروتئینی با استفاده از داده های زیستی و خوشه بندی فازی
مریم مولی وردیخانی - دکتر سعید جلیلی مریم مولی وردیخانی - سعید جلیلی -
Designing an AI-assisted toolbox for fitness activity recognition based on deep CNN
Ali Bidaran - Dr Saeed Sharifian
STANet: Spatio-Temporal Attention-Enhanced WaveNet for Crime Hotspot Prediction
Rojan Roshankar - Mohammad Reza Keyvanpour
دستهبندی متون خبری فارسی با یادگیری فعال
مینا طباطبائی - دکتر سعیده ممتازی
Integration of Electric Vehicles in Smart Grid using Deep Reinforcement Learning
Farkhondeh Kiaee
more
Samin Hamayesh - Version 41.3.1