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Muhammad Hannan Akram
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SemISAC统一6G网络的语义通信和感知
研究人员开发了SemISAC，一个新颖的系统，它为未来的6G网络统一了语义通信和集成感知。该系统使用单一双功能波形和联合语义编码器来提取通信和感知的特定任务信息。在车辆场景中，SemISAC使车辆能够共享道路环境分割，并同时执行目标识别和距离估计。仿真结果表明，SemISAC在目标识别和距离估计方面实现了高分割精度，并优于现有方法。
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AI原生6G网络获得异构感知信念同步框架 · 跟踪2个来源
研究人员开发了一个用于AI原生6G网络中信念同步的框架，解决了异构AI模型在不同约束和知识下运行的挑战。所提出的系统利用多接入边缘计算服务器上的潜在翻译模型，在无需联合训练或统一模型架构的情况下，在代理之间翻译信念更新。该方法旨在通过仅在必要时交换紧凑的信念更新来保护隐私、降低同步成本并最小化局部知识漂移。通过案例研究进行的验证表明，该框架在多层网络中保持异构代理的低同步成本和信念对齐误差方面是有效的。