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摘要：5G网络的出现引入了连通性的新时代，实现了更快的速度，较低的延迟以及对大量连接设备的支持。为了满足对可靠，高效和可扩展网络的不断增长的需求，AI驱动的网络编排正在5G环境中成为一种关键技术。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），5G中的网络编排正在从手动，反应性管理转变为主动和适应性自动化。此转换可以通过不断从网络条件和用户行为学习来实现动态资源分配，优化的流量流以及增强的服务质量。AI驱动的编排允许实时决策，资源优化和预测性维护，这共同有助于更具弹性和敏捷的网络。此外，它通过动态调整每个区域的独特要求来增强在远程医疗，自动驾驶汽车和智能城市等领域中管理复杂，多样化用例的能力。通过利用AI和ML的功能，网络运营商可以降低运营成本，提高可扩展性并实现严格的性能基准。本文探讨了AI和ML在精心策划5G网络中的作用，突出了关键技术，挑战和未来的影响。KEYWORDS: AI-driven network orchestration, 5G network optimization, machine learning in telecommunications, dynamic network management, predictive analytics, reinforcement learning, neural networks, network slicing, resource allocation, AI in telemedicine, autonomous vehicles, industrial IoT, smart manufacturing, edge AI, network scalability, quality of service (QoS), quality of experience (QoE), data privacy in 5G, future AI和5G的趋势，网络安全性，用于网络资源管理的AI，电信创新，5G网络体系结构和实时网络调整。
5G网络中的AI驱动网络编排
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