Jan, 2019

机器学习与大数据的结合：无线通信视角

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TL;DR本文简要介绍大数据分析和机器学习，并探讨它们在下一代无线网络中的潜在应用。提出了一个统一的大数据辅助的机器学习框架，用于预测移动用户的要求，并利用它来改善社交网络感知无线网络的性能，为了描述该框架的效率，提供了一对智能实际应用作为案例研究，以及为激励未来的研究提供开放式研究机会。
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发现论文，激发创造
  • 下一代无线网络中的机器学习和人工智能

    本文将探讨机器学习、自动化、人工智能和大数据分析对于提高下一代无线网络的能力和效率的作用，发现这些新技术将有助于使下一代无线网络实现自适应、自我感知、预测和主动性，最终得出未来的无线网络运营商不能脱离人工智能和机器学习技术转变其操作框架的结论。

    Dec, 2021

  • 空中机器学习

    本文回顾了机器学习在物理层无线通信系统中的应用及其带来的一些挑战，并着重介绍了机器学习在无线通信领域中的一些前沿技术及其在未来的研究方向，同时强调了基于物理层设计的分布式机器学习的可行性和需求。

    Apr, 2019

  • 未来无线网络中的 AI 实现：数据生命周期视角

    近年来，移动计算和物联网网络的快速部署使得无线系统的通信和感知能力大幅增强，而基于大数据分析、普适计算和人工智能（AI）的新型网络架构 —— 无线 AI 将 AI 推向网络边缘，成为未来智慧网络演进的关键，本文提出了一个从数据驱动的角度出发，关于无线 AI 的最新研究的综合调查，尤其在数据驱动领域，对无线 AI 在各个领域具有的应用进行了深入讨论，为无线网络的设计和优化提供了可能的解决方案和方向。

    Feb, 2020

  • 基于大数据和人工智能的框架，实现无线网络的个性化

    提出一种基于 AI、大数据分析和实时非侵入式用户反馈的个性化网络方案，以满足用户服务质量需求和实现用户满意度的同时，实现网络资源的高效优化。

    Jun, 2023

  • 机器学习在无线网络中的应用：关键技术与未解决问题

    本文全面调查了机器学习在无线通信中的应用，分类为 MAC 层的资源管理，网络层的网络和移动性管理，以及应用层的定位，并根据采用的机器学习技术组织了每个方面的文献。同时，提出了使用 ML 的条件和未解决的问题，以促进未来的研究。

    Sep, 2018

  • 机器学习与无线蜂窝网络结合：部署，挑战和应用

    本文概述了人工智能在 5G 及以后无线网络中的应用，包括网络智能类型、机器学习以及应用案例，重点介绍了物理层、移动性管理、无线安全和定位方面的应用。

    Nov, 2019

  • 移动和无线网络中的深度学习：一份综述

    本文通过对深度学习和移动无线网络研究领域的全面调查，桥接了两个领域之间的鸿沟，并讨论了如何将深度学习技术应用到移动系统中，从而提出了当前研究的挑战和未来发展方向。

    Mar, 2018

  • 无线通信网络中的机器学习 6G 白皮书

    本文着眼于机器学习在无线通信领域的应用，分析了其对 6G 网络的影响，提出了在 6G 网络各层使用机器学习方法解决问题的前景以及使用 ML 进行无线网络的零触碰优化的有趣方面，并针对每个部分提出了有价值的研究问题。

    Apr, 2020

  • 深度学习时代的无线网络设计：基于模型、基于 AI 还是两者都有？

    本文介绍了利用深度学习技术在未来的无线通信网络中的应用。通过论证，说明数据驱动的方法不应该取代传统的基于数学模型的设计方法，而应该互相补充。本文详细介绍了深度学习方法，包括人工神经网络，以及一些在无线通信网络领域中成功应用深度学习方法的案例研究。最后，本文描述了未来研究方向。

    Feb, 2019

  • 无线网络上通信高效的分布式学习原理与应用

    该研究论文总结了与机器学习相关的通信和 ML 原则，并提出了具有选定用例的通信高效和分布式学习框架。

    Aug, 2020