Feb, 2023

元宇宙中的语义信息营销：一种基于学习的契约理论框架

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TL;DR本研究提供一种新颖的迭代合同设计和多智能体强化学习算法来解决在 Metaverse 中数据为主线的复制的逆向选择问题，以鼓励 IoT 设备与虚拟服务提供商合作。
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发现论文，激发创造
  • 无线边缘赋能元宇宙：一种基于学习的虚拟现实激励机制

    提出了一个适用于 VR 服务的基于学习的激励机制框架，包含深度强化学习拍卖师用于加速双倍荷兰式拍卖，并采用以感知质量为度量的质量度量，设计了优化定价分配规则的拍卖机制。实验结果表明，该框架可以实现接近最优的社会福利，同时比基准方法减少至少一半的拍卖信息交换成本。

    Nov, 2021

  • 基于视觉的元宇宙服务语义传播：竞赛理论方法

    建议使用语义通信框架和深度 Q 网络优化资源分配，以实现虚拟现实环境中的角色关联的资源分配，确保用户在 Metaverse 中获得流畅而沉浸的体验。

    Aug, 2023

  • 面向元宇宙的语义感知数字孪生：综述

    本文介绍一个数字孪生框架，结合 Metaverse 的技术，实现语义通信，以提高工业应用程序的性能，展示了语义意识如何成为数字孪生在 Metaverse 应用程序中的有效实现方案。

    May, 2023

  • 增强车辆元宇宙中的信任与安全：基于声誉的道德风险参与者机制

    在这篇论文中，我们通过提出一个以声誉为基础的策略，解决了在车载多元宇宙中的道德风险问题，其中的关键是通过感知物联网设备来实现交付真实的数据并防止恶意的攻击。

    May, 2024

  • 通过语义多元宇宙通讯实现无线元宇宙

    本文提出了一种基于 6G 无线系统的新型语义通信框架，将元宇宙分解成人 / 机器代理专用的语义多元宇宙，每个代理保存一个语义编码器和一个生成器，利用 AI 技术来提高通信效率并处理本地场景和交互。此框架可以应用于分布式学习、多智能体强化学习、信令游戏和符号 AI 等多个领域。

    Dec, 2022

  • 语义通信系统的经济学：拍卖方法

    本文提议利用层次化交易系统支持语义模型和信息交易。该机制可以用于优化语义模型交易，同时支持多个信息交易卖家和买家之间的贸易。

    Aug, 2022

  • 走向普及的语义元宇宙：挑战、方法和机遇

    本次调查重点研究了延续现实（AR）和虚拟现实（VR）用户的无处不在的语义元宇宙的智能和时空特征，包括人工智能（AI），时空数据表示（STDR），语义物联网（SIoT）和语义增强数字孪生（SDT），并详细调查了这四个基本系统组件的代表性技术，以及典型应用案例等。未来无处不在的语义元宇宙的机会包括可扩展性和互操作性，隐私和安全，性能测量和标准化以及伦理考虑和负责任的人工智能。

    Jul, 2023

  • 基于区块链的医疗元宇宙联邦学习：以用户为中心的激励机制与最佳数据新鲜度

    为了解决构建医疗元宇宙面临的关键挑战，本文设计了一个以用户为中心的隐私保护框架，基于去中心化的联邦学习用于医疗元宇宙。此框架通过跨链架构提供分布式、隐私保护和安全的数据训练，并利用信息时代和期望理论构建数据时效度量和激励机制，以提供更好的医疗元宇宙服务。

    Jul, 2023

  • 基于采样、通信和预测协同设计的元宇宙中现实设备和数字模型同步化

    该研究提出了一种基于采样，通信和预测的元宇宙设备同步设计框架，通过利用专家知识和开发知识辅助的约束双延迟深确定性策略梯度算法实现最小化通信负荷目标，优化采样率和预测时间，从而在真实设备和元宇宙数字模型之间实现最小均方误差跟踪。

    Jul, 2022

  • 基于深度强化学习的 6G 无线通信下移动边缘计算与 AI 启用的 Web3 Metaverse

    该研究提出了一种全新的质量服务（Quality-of-Service）模型，利用深度强化学习方法来找到多用户社交中接近最优的信道资源分配。全面的实验证明采用该质量服务模型可以提升整体社交体验。

    Dec, 2023