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基於稀疏架構學習的低複雜度弗爾特拉與人工智慧非線性等化器應用於光纖通訊系統

為了解決ssb-200接電腦的問題，作者高文 這樣論述：

現今的光通訊系統的通訊容量需要更升級，方可滿足數位通訊的需求。目前，因為嚴重的傳輸劣化與缺乏實用的數位訊號處理方法，光通訊系統受到諸多掣肘。時至今日，基於人工智慧的訊號處理技術成為相當適合的候選技術，足以應付未來更高容量與更複雜系統的挑戰。本論文的研究範疇包含三個光纖通訊系統的非線性補償機制。首先，我們採用16-APSK調變技術建立長距離分波多工(WDM)傳輸系統，並且提出採用提前停止機制的一項「動態人工智慧非線性補償」(AI-NLC)技術，在單通道與分波多工通道的長距離光通訊系統都能減緩非線性效應的影響。我們的電腦模擬結果顯示，在使用適當的光訊號輸出功率之時，這項動態人工智慧非線性補償技術

比現行技術提供更好的訊號訊雜比(SNR)。在2,400公里的長距離傳輸系統，相較於線性頻域等化器(LFDE)、靜態人工智慧非線性補償(static AI-NLC)、分離步驟傅立葉方式的數位反向傳播算法(SSFM-DBP)等三項現有技術，動態人工智慧非線性補償技術分別擁有2.25 dB、1.65 dB、1 dB的訊雜比優勢。在4,800公里的長距離傳輸系統，這樣的訊雜比優勢則分別是2.11 dB、1.50 dB、1.01 dB。同時，我們的研究顯示，動態人工智慧非線性補償技術具有更好的電腦運算效率。其次，我們採用短距離傳輸系統。一般而言，弗爾特拉等化器(VE)在增強高速光通訊訊號的訊號能獲得相當

好的成果。然而，弗爾特拉等化器的運算複雜度相當高，導致實際應用受到諸多限制。為此，我們提出一項「彈性正規化精簡弗爾特拉等化器」(EN-PVE)技術，並透過實驗驗證之。這項等化器技術不但降低運算複雜度，也與一般的弗爾特拉等化器擁有相似的訊號補償表現。藉由下述的三個階段設置，我們的架構得以精簡多餘的權重係數。第一、透過一組適當的彈性正規化機制預先訓練弗爾特拉等化器，辨識主要權重係數；第二、刪除這些主要權重係數；第三、透過其他剩下的權重係數重新訓練以微調等化器。這項實驗展示為40公里單模光纖傳輸系統，並且採用坐落於O Band的80 Gbps PAM-4光訊號。在接收光功率-4 dBm時，我們提出的

彈性正規化精簡弗爾特拉等化器技術擁有良好的運算複雜度。相較於一般的弗爾特拉等化器和L1正規化弗爾特拉等化器(L1VE)，分別降低97.4%與20%。因此，我們提出一創新的「稀疏結構深度神經網絡非線性等化技術」(SSLDNN-NLM)。實驗系統採用振幅調變直接接收(IM-DD)，藉由外調雷射(EML)產生112 Gbps PAM-4的光訊號，並傳輸40公里標準單模態光纖(SSMF)。我們提出的等化技術不僅降低運算複雜度，也能有效改善訊號品質。這項創新技術採用L2補償正規法計算損失函數，並且藉由辨別每個權重的重要性而採用精簡深度神經網絡模型。因此，我們可以刪除重要性低的權重，並且依然保有良好的系統

表現。實驗結果顯示，這項創新技術能有效克服光纖通訊系統造成的非線性效應的影響。更甚者，這項稀疏結構深度神經網絡非線性等化技術結合L2正規法，得以在與一般深度神經網絡學習相同複雜度的情形之下，得到更好的誤碼率(BER)表現。在相同的光纖傳輸系統（背對背、40公里單模態光纖），這項創新技術比L2正規弗爾特拉等化器(L2VE)降42%的系統複雜度。在背對背的實驗系統中，在接收光功率(ROP)為-3 dBm時，與L2正規弗爾特拉等化器、深度神經網絡等化器、稀疏L2正規弗爾特拉等化器、稀疏深度神經網絡等化器四種技術相比較，這項稀疏結構深度神經網絡非線性等化技術得以透過刪除低重要權重，分別降低86%、75

%、70%、61%的運算複雜度。而在40公里單模態光纖傳輸的系統、接收光功率-5 dBm時，降低的複雜度則為79%、63%、58%、57%，卻仍然絲毫沒有減損系統的整體表現。總結而言，我們的研究成果提出有效的非線性訊號補償技術，也立下重要的里程碑。同時，對於非線性的光纖通訊系統，我們的技術實現降低運算複雜度的成效。

Pantoea stewartii中pSW200 維持穩定性的機制

為了解決ssb-200接電腦的問題，作者巫盈忠 這樣論述：

Pantoea stewartii SW2 含有13個質體，而 pSW200 是其中之ㄧ，並且在 pSW200 與 ColE1 的複製起始區域具有高度相似性，因此屬於 ColE1 類質體。質體穩定性結果發現 pSW200 可以在 Escherichia coli HB101中穩定存在，並估計質體數為13。本研究發現 pSW200 的 RNAII 啟動子 -35 上游之9個鹼基對，5’-AAGATCTTC，具 UP element 遠端次單位功能。融合轉錄質體和試管體外 RNAII 合成實驗，結果顯示當9個鹼基對同時刪除後造成 RNAII 啟動子轉錄活性降低78%與 RNAII 合成量也大幅降

低。相同的突變造成 pSW200 的突變株之質體數由13降低至5，質體穩定性也大幅降低。發現在 ColE1 也包含相似的序列，5’-AGGATCTTC，將 pYCW301 也發生同樣的突變，則 pYCW301M 的平均質體數由34下降至16。若將 5’-AAGATCTTC 插入 pYCW302，則可使得質體數由12增加至28。另外，pSW142KW 是 pSW100 的衍生質體，是一個不穩定的質體，但是嵌入 5’-AAGATCTTC 則可增加質體穩定性與質體數，顯示此序列對於維持質體穩定性非常的重要。總結 RNA polymerase 的 α 次單位結合於 RNAII 啟動子 -35 上游的

9個鹼基對序列，對 ColE1 類質體的 RNAII 合成之效率與質體穩定性的維持有其必要性。ColE1 的 RNAII 啟動子包含三個可被甲基化的 5’-GATC 序列，而其中的 -43 和 -32 也可以在 pSW200 中發現。從融合轉錄質體的研究發現將 -43 的序列置換成 5’-AATC，並不會影響 RNAII 啟動子的活性與質體的穩定性，這樣的結果顯示 -43 位置可甲基化的 5’-GATC 對 RNAII 的合成可能並不重要。