面向目标的语义沟通的动态相对表示
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在未来的 6G 无线网络中，语义和效能方面的通信将起到基础作用，将意义和相关性融入传输中。本文提出了一个新的面向目标的语义通信框架，通过潜在空间对齐来减轻语义不匹配问题。我们提出了一种动态优化策略，适应相对表示、通信参数和计算资源，实现了高效能、低延迟、面向目标的能源储效率的语义通信。数值结果表明我们的方法在减轻设备间不匹配问题的同时，优化了能源消耗、延迟和效能。
本文探讨了下一代通信网络中以目标和语义为基础的通信的机遇和挑战，通过多任务学习和深度神经网络集中训练以处理各种任务，采用去中心化学习解决通信负载和隐私问题，加固语义通信以防范潜在的多领域攻击，任务导向通信、语义通信和集成感知与通信的共同鲁棒设计成为下一代网络系统中实现上下文感知、资源高效和安全通信的关键因素。
