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English(EN) ResLearn-XR: Residual Learning for Network Traffic and Quality-of-Experience-Aware Modeling in Extended Reality

新框架预测XR网络流量和感知质量风险

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了ResLearn-XR，一个新颖的残差学习框架，用于预测扩展现实（XR）环境中的网络流量并评估感知质量（QoE）风险。这个两阶段的时间学习结构增强了对XR流量动态特性的适应性。该框架包括一个用于分析加密流量的数据描述符算法（DDA）和一个新的XR流量-QoE数据集。实验表明，与现有方法相比，ResLearn-XR显著降低了流量指标和QoE风险的预测误差。 AI

影响 该框架可以通过优化网络资源分配来提高XR应用的可靠性和用户体验。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新框架和数据集的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yoga Suhas Kuruba Manjunath, Jie Gao, Lian Zhao ·

    ResLearn-XR：面向扩展现实的网络流量和体验质量感知的残差学习建模

    arXiv:2609.04493v1 Announce Type: new Abstract: We present ResLearn-XR, a residual learning framework for predicting eXtended Reality (XR) network traffic and estimating Quality-of-Experience (QoE) risk. ResLearn-XR adopts a two-stage temporal learning structure comprising a base…

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