Neural network (NN)-based equalizers have been widely applied for dealing with nonlinear impairments in intensity-modulated direct detection (IM/DD) systems due to their excellent performance. However, the computational complexity (CC) is a major concern that limits the real-time application of NN-based receivers. In this Letter, we propose, to our knowledge, a novel weight-adaptive joint mixed-precision quantization and pruning approach to reduce the CC of NN-based equalizers, where only integer arithmetic is taken into account instead of floating-point operations. The NN connections are either directly cutoff or represented by a proper number of quantization bits by weight partitioning, leading to a hybrid compressed sparse network that computes much faster and consumes less hardware resources. The proposed approach is verified in a 50-Gb/s 25-km pulse amplitude modulation (PAM)-4 IM/DD link using a directly modulated laser (DML) in the C-band. Compared with the traditional fully connected NN-based equalizer operated with standard floating-point arithmetic, about 80% memory can be saved at a minimum network size without degrading the system performance. Quantization is also shown to be more suitable to over-parameterized NN-based equalizers compared with NNs selected at a minimum size.

We propose NN-based multi-symbol equalization for a 50-Gb/s PAM4 direct-detection link which significantly reduces computational complexity without sacrificing BER performance of conventional single-output NNs. Complexity reduction of 42.7% is achieved when 8 outputs are selected.

Abstract The remodeling and stiffening of the extracellular matrix (ECM) associated with breast cancers is a well-recognized modulator of disease progression. However, how changes in the mechanical properties of the ECM are converted into biochemical signals that direct tumor cell migration and metastasis remains poorly characterized. Here, we describe a new role for the autophagy-inducing serine/threonine kinases ULK1 and ULK2 in mechanotransduction. We demonstrate that ULK1/2 activity inhibits the assembly of actin stress fibers and focal adhesions (FAs), and as a consequence impedes cell contraction and migration. Mechanistically, we identify PXN/paxillin, a key component of the mechanotransducing machinery, as a direct binding partner and substrate of ULK1/2. ULK-mediated phosphorylation of PXN at S32 and S119 weakens homotypic interactions and liquid-liquid phase separation of PXN, impairing FA assembly, which in turn impedes the mechanotransduction of breast cancer cells. ULK1/2 and the well characterized PXN regulator, FAK/Src, have opposing functions on mechanotransduction and compete for phosphorylation of adjacent serine and tyrosine residues. Thus, our study reveals ULK1/2 as important regulators of PXN-dependent mechanotransduction. Highlights ULK1/2 interact with PXN and phosphorylate PXN at S32 and S119 in response to mechanical stimuli ULK1/2-mediated phosphorylation of PXN regulates mechanotransduction and migration of breast cancer cells ULK1/2 modulate the biomaterial properties of focal adhesions through PXN phosphorylation ULK1/2 and FAK/Src act antagonistically in mechanotransduction through competitive phosphorylation of PXN

We propose a novel noise-canceling filter (NCF) for the fronthaul link based on the time-interleaved hybrid digital- analog radio-over-fiber (TI-DA-RoF) structure. The NC scheme aims to eliminate the correlation between the noise of adjacent samples induced by the equalizer, achieving higher SNR performance in bandwidth limitation conditions. We utilize the noise extracted from the digital part to cancel the color noise of the analog part using an NCF. The filter taps are obtained through a training sequence and then utilized to cancel the noise of the analog part using the noise of the digital part obtained through the decoding process. We conduct a numerical analysis to demonstrate the effectiveness of the NCF in different bandwidth channels. In the experiments, we employ an IMDD-based DA-RoF system to demonstrate the effectiveness of the NCF in the QAM-1024 RoF system. The NCF achieves a 2-dB SNR gain for the wireless signal, enabling high 92-GBaud DA symbol rate transmission with an SNR threshold of 32 dB. We achieve a CPRI-equivalent rate of 920 Gbps and a capacity of the equivalent fronthaul channel of 244.81 Gbps in QAM-1024 wireless transmission. The results show a promising solution for the future beyond-5 G/6 G (B5G/6 G) fronthaul networks.

In this Letter, the impact of non-Gaussian noise caused by a nonlinear equalizer on low-density parity-check code (LDPC) performance is investigated in a 25-km 50-Gb/s pulse amplitude modulation4 (PAM4) direct detection system. The lookup table (LUT)-based log-likelihood ratio (LLR) calculation method is proposed to enhance the LDPC performance for the non-Gaussian noise case. Compared to the conventional LLR calculation method based on Gaussian distribution, the proposed method can improve 0.6-dB sensitivity in artificial neural network (ANN) equalizer systems. In addition, the conventional generalized mutual information (GMI) is proven to be an imperfect predictor of LDPC performance after nonlinear equalizers, such as decision feedback equalization (DFE) and ANN equalizer.