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基于智能数据驱动的网络切片架构特征编排
网络切片就是下一代移动网络（NGMN）和其他新系统如物联网（IoV）和工业物联网（IIoT）的重要推动因素和趋势。机器学习和编排是网络切片过程中至关重要的元素，本文讨论了基于机器学习的网络切片架构中的特征和能力编排，推荐使用 ML-embe
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6 months ago
专家的交响曲：在强化学习中使用对抗性洞察的指挥
结构化强化学习通过具有优势特性的策略来提高性能，尤其在探索具有挑战性的情景中。本文通过协同行为的概念进行了研究，其中一组专家策略引导决策，建立了模型。我们从对手设置中传递后悔边界结果，为表格设置中的协同行为建立了值函数后悔边界。我们还将 A
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8 months ago
计算与网络融合编排中的强化学习
本文介绍了计算与网络融合的概念，提出了基于强化学习的计算与网络编排方法，通过实验显示该方法可以比贪婪算法、随机选择和均衡资源算法实现更高的利润和更低的延迟，并证明了强化学习在计算与网络编排上的适用性。
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2 years ago
OrchestRAN：面向开放 RAN 的编排智能网络自动化
本文提出并原型描述了一种基于 Open RAN 范例的新型编排框架 OrchestRAN，旨在通过自动计算最优数据驱动算法和其执行位置，实现网络智能控制和推理目标，以应对下一代软件化、开放式、分解式网络架构面临的挑战。在 Colosseum
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2 years ago
MM
Seer：数据分析赋能软件定义网络
Seer 是使用软件定义网络和大数据原理构建的灵活高可配置的网络智能数据平台。其可实现基于数据流量学习的预测，用于智能城市环境中移动设备的移动模式预测。
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8 years ago
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