复杂网络的人工智能：潜力、方法论和应用
将复杂网络和机器学习技术相结合，提出了新的神经网络架构以及用于分析和预测人类流动的算法，并开发了用于追踪城市规划中的缺陷和关键节点的技术。
Jun, 2022
通过分析复杂网络在各种真实世界问题和数据的表示、分析和建模方面的应用，介绍其主要概念和模型，并调查了一系列现象，对其应用于新理论方法和应用于实际问题的潜力进行评估。
Nov, 2007
本研究论文旨在借助复杂系统、网络科学和人工智能的交叉领域构建社交人工智能的基础，并探讨了社交人工智能领域中的主要问题、可能出现的技术和科学挑战，以及未来的研究方向。
Jun, 2023
基于网络科学的多层人工智能与人类集体智能表征方式，探讨了人工智能与人类集体智能间的相互作用、多样性与互动对系统整体智能的影响，并分析了现实中的 AI 增强集体智能实例，最后讨论了 AI 增强集体智能面临的潜在挑战和未来发展方向。
Mar, 2024
通过证据的汇集，展示了自然智能是通过不同尺度的互动网络中的智能集体、社会关系和主要进化转变而产生的，这些过程通过种群压力、军备竞赛、马基雅维利选择、社会学习和积累文化等机制促进了新数据的产生，将这些机制整合到智能代理的视角中，表明通过持续的新数据生成实现类人复合创新的可能路径。
May, 2024
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
这篇文章提出了可持续和可扩展的人工智能集成在通信系统中的设计原则，并构建了可泛化至网络环境、意图和控制任务的人工智能算法和可自动化的学习体系结构，以实现 AI 驱动的 RAN 功能的规模化应用并简化生命周期管理。
Jun, 2023
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
本报告总结了 Dagstuhl Seminar 22382“科学中的机器学习：桥接数据驱动和机理建模” 的讨论并提出了如何协作来推动人工智能和科学发现的新一波进展的路线图。
Mar, 2023