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

本文探讨了在新兴的网络化系统中，为了实现远程驱动，如何通过语义学方法实现目的导向的信息交换，证明了基于语义学方法采样和传输策略能够显著降低误差率和执行成本。

Jul, 2020

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

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

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

本研究提出了两种认知语义通信框架，并利用知识图谱开发语义通信系统，其中包括一种简单、通用且可解释的语义对齐算法和有效的语义校正方法，进行了广泛的仿真测试，表明我们的认知语义通信系统在数据压缩率和通信可靠性方面优于基准通信系统，并构建了一个软件定义无线电原型系统用于演示。

Mar, 2023

本文提出了一种基于推理的隐含语义感知通信网络架构，允许多个 CDC 和边缘服务器协作支持端到端的语义编码，解码和解释，建立多层次表示和个人化推理优先权，并采用强化学习和模仿学习算法进行协作推理。

Oct, 2022

提出了一种新颖的语义通信系统，该系统采用共享的知识库，并利用共享的知识库中的消息和相应知识来获取剩余信息，从而实现更少符号的传输，并且在语义性能方面没有降级。

Nov, 2023

本论文提出了一种基于认知语义学和知识图谱的语义传播框架，使用三元组来提取语义信息并进行纠错，相较于其他基准系统具有更高的数据压缩率和通信可靠性。

Feb, 2022

通过利用语义知识库（KB）开创性地引入生成式语义通信，本文解决了在实践中提供有效语义表达的挑战，从而显著提高通信效率。文章介绍了语义 KB 的基本原理，并通过构建源、任务和信道三个子 KB 的方式，开发出生成式语义通信体系结构。然后，详细描述了每个子 KB 的构建方法，并探讨了它们在语义编码和传输方面的应用。最后提供了一个案例研究，展示了生成式语义通信相对于常规句法通信和经典语义通信的卓越表现，为令人兴奋的生成式语义通信未知领域奠定了科学基础。

Nov, 2023