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
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
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
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
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
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
通过研究符号畸变和语义感知限制下的语义通信数据率，提出了可实现的区域，并证明了一种随机编码方案可以实现该区域。对于给定的畸变和感知限制，推导了二进制语义信息源的闭合可实现速率，并验证了理论观察的实验结果。
在即将到来的 AI 辅助的 6G 网络中，整合语义、语用和目标导向的沟通策略变得必不可少。本文的主要贡献是：首先，提出并详细说明了一种新的数学建模方法，用于描述由于语义和有效性水平上的语言不匹配而导致的错误；其次，提供了一种利用最优传输理论来抵消这些类型错误的新算法解决方案。我们的数值结果显示了所提出机制在嘈杂的通信环境下弥补语言不匹配的潜力，从而提高了可靠通信的可达性。
Jan, 2024