XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSEMCOM
生物信息学中的简报
摘要 - 生成的人工智能（GAI）已成为一个快速新兴的领域，该领域在智能和自动创建各种内容方面具有巨大的潜力。为了支持这种人工智能生成的内容（AIGC）服务，未来的通信系统必须满足严格的要求，包括高数据速率，吞吐量和低潜伏期，同时有效地利用有限的光谱资源。语义通信（SEMCOM）被视为一种革命性的交流计划，可以通过传达信息的含义而不是繁殖来应对这一挑战。gai算法是在模型预培训和微调，知识基础构建和资源分配方面，为启用智能有效的SEMCOM系统的基础。相反，SEMCOM可以提供较低延迟和高可靠性的AIGC服务，因为它可以执行数据编码和压缩数据以及基于知识和上下文的推理的能力。在这项调查中，我们通过研究GAI-DRIENS SEMCOM网络的架构，无线通信方案和网络管理来打破新的基础。我们首先引入了一种用于GAI驱动的SEMCOM网络的新型体系结构，其中包括数据平面，物理基础架构和网络控制平面。反过来，我们对端到端GAI驱动的SEMCOM系统的收发器设计和语义有效性计算提供了深入的分析。最后，我们探索了几个承诺的用例，即自动驾驶，智能城市和元视频，以提供GAI驱动的SEMCOM网络的全面理解和未来方向。随后，我们在拟议的网络中介绍了创新的生成水平和知识管理策略，包括知识结合，更新和共享，确保基于知识的准确性推理。
具有生成AI和语义通信的网络机器人技术面向任务的连接
摘要 - 机器人技术，高级通信网络和人工智能（AI）的融合具有通过完全自动化和智能运营来转变行业的希望。在这项工作中，我们为机器人介绍了一项新颖的共同工作框架，该框架将面向目标的语义通信（SEMCOM）统一使用在语义意识网络下的生成AI（Genai）代理。SEMCOM优先考虑机器人和网络之间有意义的信息的交换，从而减少了开销和延迟。同时，Genai-Agent利用生成的AI模型来解释高级任务指令，分配资源并适应网络和机器人环境中的动态变化。以新的自主性和智能级别的范围范式引起了这种代理驱动的范式，从而使网络机器人的复杂任务可用于最少的人类干预。我们通过多机器人异常检测用例模拟来验证我们的方法，其中机器人检测，压缩和传输相关信息进行分类。仿真结果证实，SEMCOM在保留关键语义细节的同时大大降低了数据流量，并且Genai-Agent确保了任务协调和网络适应。这种协同作用为现代工业环境提供了强大，高效且可扩展的解决方案。索引术语 - ai-native网络，生成AI代理，网络工作机器人技术，语义通信，变分自动编码器，工作流程
人工智能生成内容的语义通信（AIGC）涉及有效的内容创建
人工智能生成的内容（AIGC）服务在数字内容创建中具有巨大的潜力。AIGC的独特能力，例如基于最小输入的内容生成，具有巨大的潜力，尤其是与语义通信（SEMCOM）集成时。在本文中，开发了一种用于集成AIGC和SEMCOM的新型综合概念模型。，在语义级别上引入了内容一般级别，该级别介绍了AIGC和SEMCOM如何相互作用以产生有意义有效的内容。此外，考虑到针对AIGC服务量身定制的语义提取和评估指标的关节，提出了采用AIGC技术的新型框架作为语义信息的编码和解码器。该框架可以适应所产生的不同类型的内容，所需的质量和使用的语义信息。通过采用深Q网络（DQN），提出了一个案例研究，该案例研究提供了对优化问题及其收敛特征的可行性的有用见解。
未来通信研发计划（FCP）
•此外，使用平均召回作为度量，评估了模拟中提出的SEMCOM框架的性能。结果表明，该系统的执行几乎和前20个预测的原始模型一样。在不同的无线通道条件下测试了系统的性能。随着SNR的增加，系统的性能稳定增长，对于9 dB及以上的SNR稳定。评估了所提出的拍卖机制，并发现适应了不同数量的VSP，卖方和赢得VSP的平均公用设施一致。拟议的贪婪算法在平均卖方效用和平均获胜VSPS的效用方面优于随机算法。图像利用率始终超过50％。通过使用语义通信系统进行场景图传输，大大降低了图像传输的数据大小，从而提高了元元通信系统的效率。