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用于隐私保护任务导向语义通信的对比学习与对抗解耦
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出CLAD方法，通过对比学习与对抗解耦相结合，解决了任务导向语义通信中的隐私与性能问题，显著提升了任务性能和隐私保护。
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关键要点
- 本研究提出CLAD方法，结合对比学习与对抗解耦。
- CLAD方法解决了任务导向语义通信中的隐私与性能问题。
- 现有方法在分离任务相关和无关信息方面存在不足。
- CLAD有效捕获任务相关特征并剔除无关信息。
- CLAD显著提高了任务性能、隐私保护及信息保留指数（IRI）。
- 实验结果显示，CLAD在性能提升和隐私保护上优于现有最先进方法。
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