mobile networks | BriefGPT - AI 论文速递

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生成 AI 在循环中：将 LLM 和 GPT 集成到下一代网络
通过将大型语言模型（LLMs）与机器学习（ML）模型相结合，我们提出了 “生成式 AI 在环” 的概念，利用 LLMs 的语义理解、上下文感知和推理能力来辅助人类处理移动通信网络中的复杂或意外情况，并通过合成数据来增强基于 ML 的网络入侵
PDFa month ago
大型语言模型驱动的移动网络课程设计
本文提出了一种新颖的框架，利用大型语言模型（LLMs）来自动化课程设计，从而增强了强化学习在移动网络中的应用。
PDFa month ago
IJCAI利用电信数据增强可持续城市交通出行预测：一种时空框架方法
传统交通预测基于传感器数据的范围有限，综合交通管理方面存在不足。移动网络提供了一种有前途的替代方案，使用网络活动计数，但缺乏关键的方向性。因此，我们提出了 TeltoMob 数据集，其中包含无向电信计数和相应的方向流，以预测道路上的方向性移
PDFa month ago
通过生成对抗网络的 FR3 高频段信道建模
提出了基于生成对抗网络的 FR3 信道建模的架构、链路状态模型和路径生成网络，并与射线追踪模拟数据进行了比较。
PDF2 months ago
MM资源有限网络中基于多模态相似度估计的图像生成语义传播
该研究提出了一种基于多模态语义信息传输的图像传输方法，通过提取多模态语义信息并传输，接收方使用图像生成模型生成多张图像，并根据语义相似性进行选择。研究探索了评估原始图像和生成图像的语义特征相似性的新指标，并表明所提出的方法可促进通过移动网络
PDF3 months ago
移动网络中生成式人工智能与批判性思维的融合调查
本研究旨在考察具备批判性思维能力的生成型人工智能算法的当前状态，并探讨其在移动网络中的潜在应用，以此为未来研究奠定基础。
PDF3 months ago
大规模网络中的基于专家知识和机器学习的数据驱动能效建模
通过使用模拟通信网络 (SRCON) 框架，利用机器学习和专家模型，该研究详细介绍了一种基于真实网络数据的能效模拟方法，用于预测网络能效和用户设备服务质量，从而优化移动网络的能源消耗。
PDF6 months ago
频谱呼吸：保护空中联邦学习免受干扰
该研究提出了一种名为 Spectrum Breathing 的方法用于保护在移动网络中分布式学习模型的有效性并降低干扰，该方法整合了随机梯度剪枝和扩频技术来达到最佳控制参数并实现收敛分析，在实验中表现出良好的性能。
PDFa year ago
使用图形 Q 网络的多智能体强化学习在天线调谐中的应用
该论文提出了一种新的多智能体强化学习算法，使用图神经网络结构进行全局优化移动网络配置，实现对移动网络的优化。
PDFa year ago
使用不安定博弈算法缓存流量不稳定的内容
本文研究在无线边缘 (即基站) 缓存内容以最小化无限时域内的成本问题，将问题建模为不安定老虎机问题，证明了应用 Whittle 指数策略最小化费用的指标性。
PDF2 years ago
CVPRAsymmNet: 利用不对称瓶颈实现超轻型卷积神经网络
本文提出了一种名为 “不对称瓶颈” 的新型卷积神经网络模块设计，它采用调整第一次卷积层维度、特征重用和计算迁移等手段来优化紧凑型 CNN 的性能，通过实验证明，在移动网络和超轻量级 CNNs 中使用该设计可以比之前的设计进一步提高网络的精度
PDF3 years ago
基于 MAB 的不确定资源移动网络联邦学习客户端选择
本文提出了一种针对联邦学习（FL）客户端不能评估计算和通信资源的客户端选择方法，该方法使用移动客户端的丰富数据和计算资源训练机器学习（ML）模型，而无需在集中式系统中收集其数据。
PDF4 years ago
ECCV重新思考瓶颈结构以实现高效的移动网络设计
本文介绍了一种新的 bottleneck design，叫做 sandglass block，它通过在更高的维度上执行 identity mapping 和空间变换来减轻信息丢失和梯度混淆的风险，并证明了它对于移动网络的性能更有益。
PDF4 years ago
MobilePose: 針對未見過的物體進行即時姿態估計，具有弱形狀監督的技術
本文介绍了一种可以实时运行在手机设备上的目标检测和位姿估计方法，该方法通过无监督的形状信息和弱监督的数据训练出 MobilePose-Base 和 MobilePose-Shape 两个超轻量级的网络，相较于之前的单次射击方案具有更高的精度
PDF4 years ago
移动网络可信联邦学习
本文介绍了一种基于区块链的可信边缘学习方法，通过引入信誉度指标并利用联盟区块链实现可信度管理，提高了移动网络下的联邦学习任务的可靠性。
PDF5 years ago
MM走向 6G 网络：应用场景与技术
本文讨论演进到第六代（6G）的无线通信技术，作为未来数字社会的潜在用例的支持者，并提出完整的 6G 场景和需求系统层面的视角，选择可以通过改进 5G 设计或通过引入全新的通信范例来满足这些需求的 6G 技术。
PDF5 years ago
基于通话详单的移动蜂窝网络异常检测与流量预测
利用大数据分析和机器学习技术，研究移动网络中成千上万的呼叫详单数据来检测网络中的异常活动，通过使用神经网络模型来训练无异常的数据，使用 ARIMA 模型来预测未来交通，因此提高了模型的预测精度。
PDF6 years ago
流氓无人机检测：机器学习方法
本文提出了一种新的基于机器学习的方法，通过利用无线电测量特征来识别移动网络中的流氓无人机，取得了高的检测率，但在低空中检测精度会下降。
PDF6 years ago
未来移动网络的毫米波通信
该研究论文全面调查了毫米波通信在移动网络（5G 及以后）中的应用，包括通道测量，MIMO 信号发射 / 接收设计，多址 / 回返解决方案，覆盖范围及连通性分析，标准化和部署进展等。
PDF7 years ago
MM终端到终端移动网络测量实验室、工具和服务调查
本文综述了目前移动网络性能测试和应用程序原型制作的现有工具及其不足之处，并探讨了开展移动网络测量和移动应用程序性能评估的一些有前途的方向。
PDF10 years ago