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在下一代无线网络预期的前所未有的高吞吐量和低延迟要求的推动下，本文介绍了一种支持人工智能（AI）的框架，其中无人机使用非正交多址和移动边缘计算技术为地面移动用户（MU）提供服务。所提出的框架使地面MU能够同时、智能且灵活地卸载其计算任务，从而增强其连接性并降低其传输延迟和能耗。特别地，首先介绍了该框架的基本原理。然后提出了多种通信和人工智能技术来提高地面MU的体验质量。特别是，介绍了联邦学习和强化学习，用于智能任务卸载和计算资源分配。对于每种学习技术，介绍了动机、挑战和代表性结果。最后，总结了所提框架的几个关键技术挑战和未解决的研究问题。
下一代无线网络中的 AI 驱动 UAV-NOMA-MEC
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