本文探讨了传统的通信系统在意义传达方面的缺陷，提出了一种基于语义感知的资源高效边缘智能通信架构，旨在通过卸载计算资源，保护用户信息，并最大限度地提高通信效率。

Dec, 2020

利用语义分析方法，在保证语义保真度高的前提下，提高了无线通信的通信效率。

Jan, 2021

本研究通过推广 Basu 等人的方法，将语义建模扩展至完整的通信马尔科夫链，提出了一种 ML-based 的语义通信系统 SINFONY，通过传输信息的同时进行压缩，有效提高了信息传输质量，尤其在多分发情况下，SNR 比传统通信系统提高了 20dB。

Apr, 2022

介绍了一个建立在人工智能、因果推理和通信理论新概念之上的可扩展端到端语义通信网络，它要求将数据驱动网络转向为知识驱动的网络，并使用叫做语义语言的语言与语义表示方式，提出了新的 “推理能力” 度量方法，为未来的语义通信网络的建立、分析和应用提供了一个全面的参考。

Nov, 2022

该文论述了语义通信的概念和理论框架，重点探讨了基于深度学习的语义通信系统设计及其性能度量，最终提出若干该领域的待解决问题。

Dec, 2021

该论文以综述的形式介绍了 semantic-empowered communication（SemCom）研究的背景、研究分类以及相关生态。该论文还介绍了理论、度量标准、数据集和工具包等方面的分类，并且详细说明了 SemCom 的关键技术方法和未来的研究方向。同时该论文还探讨了 SemCom 与其他通信层次的关系，并提出了在语义准确性、鲁棒性和大规模可扩展性方面的实用技术。

Dec, 2022

本文介绍了一种新型的语义传输范式：语义传播，主张在源编码和信道编码中注入语义指导，以利用数据语义多样性和无线信道多样性来提高整个系统的效率和可靠性。

Aug, 2022

本教程总结了从早期的语义感知和面向任务的通信开始，涵盖了其基础，算法和潜在实施，重点是利用信息理论提供基础以及学习在语义感知和面向任务的通信中的重要作用。

Jul, 2022

本文介绍了将语义和目标导向应用于未来的 6G 网络中，将有助于提高系统的效率和可持续性，同时结合知识表示和推理工具以及机器学习算法，可以建立语义学习策略从而实现更好的解释能力，对抗敌对攻击。

Nov, 2020

本研究论文提出了一种联合优化算法，用于减少总延迟和提高效用的语义通信系统。该系统包含了物理层安全方法，通过秘密速率来确保信息不被窃听者获得。实验结果表明，与基线相比，所提出的算法能够达到最佳的联合优化性能。

Dec, 2023