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集成感知、通信与计算的研究综述
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了下一代通信网络中以目标为导向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处理多种任务，采用去中心化学习和联邦学习技术解决通信负载和隐私问题，但需要加强语义通信以防范对抗性攻击。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。
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关键要点
- 本文探讨了以目标为导向和语义为基础的通信在下一代通信网络中的机遇和挑战。
- 采用多任务学习和深度神经网络，集中训练处理多种任务。
- 通过去中心化学习和联邦学习技术解决通信负载和隐私问题。
- 解码器部署在多个接收器上，提高了系统的灵活性和效率。
- 有效性依赖于深度学习模型的鲁棒性，需防范对抗性攻击。
- 强调加固语义通信以防范潜在的多领域攻击的重要性。
- 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是实现上下文感知、资源高效和安全通信的关键因素。
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