本文提出了一种Alpha-Beta-Gamma (ABG)公式，旨在分析深度学习语义编码器和解码器的性能，研究自适应功率控制方案，以优化功率分配，提升语义通信系统的服务质量和能源效率。

本研究提出了一种新的无线物理层设计，以增强联邦学习中的差分隐私。通过动态去中心化功率控制和协作干扰器，该方法有效提升隐私保护水平，同时保持传输效率。研究结果表明，该方法在多种联邦学习算法中优于现有解决方案，显著提高了隐私保护效果。

本文介绍了图神经网络（GNN）在无线网络中的应用，涵盖功率控制、资源管理和优化问题。研究表明，GNN能够有效克服传统算法的局限性，并在大规模问题中表现出良好的性能和鲁棒性。通过设计低秩消息传递图神经网络（LR-MPGNN），显著减少了模型尺寸和参数数量，同时保持了高效性能。

本文提出了一种数据驱动的持续学习方法，旨在优化无线系统的学习模型，以适应动态环境并保持高性能。研究还介绍了利用强化学习优化功率控制和速率自适应的新框架，显著降低功耗并实现公平的功率控制。比较了深度强化学习和贝叶斯优化的效果，表明数据驱动技术在无线网络优化中具有优势。

本文探讨了二次用户在无线通信中的吞吐量与干扰之间的权衡，提出了利用多天线和深度强化学习优化功率控制的策略，涉及基于人工神经网络的次级网络控制、资源分配决策优化及协作频谱感知等技术，以提高无线网络的性能和能效。