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

本文介绍了 NetDevOps 及意图为基础网络的概念，探讨了应用人工智能实现新算法的必要性。

Apr, 2022

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

本文介绍了一种新框架：知识定义网络（KDN），该框架利用人工智能、软件定义网络和网络分析来改善网络运营和控制，并提出了若干应用实例和支持其可行性的简单实验结果。

Jun, 2016

本文调查了利用机器学习技术提高无线网络性能方面的最新研究，并提出挑战和未解决的问题，为研究人员提供了一条路线图。

Mar, 2021

这篇文章提出了一种基于人工智能的 6G 网络智能架构，用于实现知识发现、智能资源管理、自动网络调整和智能服务提供。作者还回顾和讨论了 AI 技术在 6G 网络中的应用，并详细阐述了如何利用 AI 技术有效地优化网络性能，包括 AI 支持的移动边缘计算、智能移动和切换管理以及智能频谱管理。另外，作者强调了重要的未来研究方向和 AI-enabled 6G 网络的潜在解决方案，包括算法鲁棒性、计算效率、硬件开发和能源管理等。

Dec, 2019

本文在 ns-3 仿真平台上实现了基于人工智能算法的无线网络优化，通过新的应用程序模拟车对所有策略的传输，基于强化学习模块实现预测服务质量，相较于基线方案，在实现人工智能之后优化网络的效果更好。

Mar, 2022

利用机器学习方法，该研究介绍了一种高级网络流量分类系统，能够实时分析网络流量并识别各种网络服务类型。通过对网络流量中的模式进行分析，我们的方法将相似的网络流量归类为不同的网络服务，并将流量分解为多个小的流，每个流专门用于承载特定的服务。我们的机器学习模型基于包含不同网络服务类型的标记示例的数据集进行训练，并在评估中展现了出色的准确性。这些结果强调了将人工智能集成到无线技术中的巨大潜力，通过这种方法可以实现更高效的能源消耗、提供更好的服务质量保证以及优化网络资源的分配，为先进智能网络的发展打下坚实的基础。

Oct, 2023

本文介绍了一种将模型训练和推断能力嵌入到网络边缘的边缘人工智能技术，为 6G 提供了一种优化网络效率、效果、隐私和安全的解决方案，并提出了新的无线网络设计原则、面向服务的资源分配优化方法、端到端的架构以支持边缘人工智能。

Nov, 2021

移动网络运营商正试图使用人工智能技术在 5G 及其以后的网络中，部署一种更加有机和费用效益高效的网络操作方式，但这需要克服技术上的重大障碍。该研究提出了未来的研究方向、确定了前 5 个挑战，并提出了一种可能的路线图以实现人工智能实现的 Beyond-5G 和 6G 蜂窝网络的愿景。

Jul, 2019