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使用 ARIMA 预测用户数据消耗的扩展
本研究探讨了如何利用从用户数据中提取的洞察来影响电信决策，重点是使用 ARIMA 模型等机器学习技术的预测建模。该研究通过评估 ARIMA 模型在各种指标下的表现，探索时间序列预测以预测用户使用趋势，并将 ARIMA 模型与卷积神经网络模型
PDF2 months ago
TeleQnA：评估大型语言模型的基准数据集电信知识
我们介绍了 TeleQnA，这是首个用于评估大型语言模型（LLMs）在电信领域知识的基准数据集。该数据集包含 10,000 个问题和答案，来源于多个标准和研究文章。该论文阐述了创建该数据集的自动问题生成框架，并说明了在不同阶段集成人工输入以
PDF8 months ago
透明 6G RAN 切片的解释导向公平联邦学习
通过解释可解释人工智能（XAI）设计了解释引导的联邦学习（EGFL）方案，以建立对零接触人工智能驱动的 6G 网络自动化的信任，并通过模型解释来实现可信的预测。模拟结果表明，与文献中不同基准线相比，EGFL-JS 方案在全面性方面提高了 5
PDFa year ago
智能客户 - 客服匹配在呼叫中心中提高客户体验
研究旨在提高客户体验和呼叫中心功能的有效性，使用机器学习方法对客户 - 代理人分配问题进行建模并实现约 215％的表现提高。
PDFa year ago
MM自监督变压器架构用于无线接入网络变化检测
本研究提出一种基于自我监督学习框架的方法，利用自我关注和自我蒸馏技术检测 Performance Measurement 数据中的变化，达到 RAN 网络监测的目的，并在真实数据集上实现了 4% 的性能提升。
PDFa year ago
利用基于分区回归方法的统计模型估计网络部署任务完成时间
本研究提出了一个基于数据和机器学习的预测解决方案，旨在解决电信网络铺设规划问题中的关键问题 —— 完成时间估计。该研究提出了基于分区回归模型的方法，该方法将数据驱动的统计模型纳入每个分区，而且能适应噪音，适应项目经理的解释，同时在精度上也能
PDF2 years ago