面向6G的去中心化的人工智能理论与技术

去中心化网络架构和原生AI能力是未来6G网络的两个重要发展趋势，现有的依赖于云端服务器或者终端的中心化的AI模式将难以支持6G网络下多终端、多节点的分布式智能协作需求，这种新型的去中心网络环境给AI在模型的训练、数据的采集和处理、模型的部署和推理等方面带来了新的挑战，针对6G网络去中心化计算环境中海量终端设备异构、计算能力差异大、通信网络条件动态变化等特点，分析去中心化的人工智能发展趋势及相关的理论与技术，并提出相关的前瞻性的技术挑战和研究方向。

2021-12-01
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6G愿景及潜在关键技术分析

随着全球5G进入商用部署的关键时期，中欧美日韩等国家相继启动了面向下一代移动通信（6G）的研究。但目前6G研究仍处于早期研究阶段，需求尚不明确，关键技术也未形成业界共识。本文在深入分析当前全球6G最新进展的基础上，探讨了6G愿景需求，给出了6G关键性能指标，并对当前业界关注的潜在关键技术进行了深入分析。

2021-12-01
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基于流量感知的网络切片资源智能分配方法

针对当前网络切片资源仅考虑时间域请求所导致切片资源分配不合理的问题，采用基于残差-预测框架的流量感知算法来预测网络流量，结合神经网络预测未来的网络负载状态；基于网络负载预测结果，利用VNF技术实现网络切片资源智能分配。实验表明，该方法能够提升虚拟服务功能链数据包调度的端到端时延和CPU利用率。

2021-12-01
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6G中的卫星通信高效天基计算技术

6G在5G技术基础上进一步融合卫星通信、人工智能（AI, Artificial Intelligence）与大数据技术[3]，突破地形地表的限制，扩展到太空、空中、陆地、海洋等自然空间，真正实现全球全域的“泛在连接”[4]。但是，目前的卫星通信以透明转发为主，网络架构简单，卫星载荷的天基计算能力较弱，信息处理主要依靠地面数据中心完成，无法满足6G场景下的星地、星间互联互通、极低通信时延和高效计算能力的需求。

2021-11-29
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基于多智能体技术日用陶瓷质量等级分类方法研究

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2021-11-29
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基于图像处理的水表智能检定系统研究

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基于多智能体系统微电网分布式控制研究

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