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因此，在语义集中的转发中，只转发与类最相关的语义，而忽略其他类的语义，从而提高编码效率，提高性能。精度一般呈现出相同的两端低，中间高的趋势，并有一定的波动。1、训练分为三个阶段：第一阶段训练源节点的JSCC编码器和中继节点上的JSCC解码器，第二阶段训练中继节点上的分类器，第三阶段训练中继节点的类辅助JSCC编码器、目标节点的类辅助JSCC解码器、分类器和共同注意模块。4、我们以只有中继链路为基线的方案，除了目标节点的相互注意模块和中继节点的分类器外，它与我们的MTML-RSC具有相同的架构。

作者: Weihan Zhang, Shaohua Wu, Siqi Meng, Jinghang He, Qinyu Zhang· 所属机构: 哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院；广东航天航空大学航天通信与网络技术重点实验室· 关键词: 深度联合源信道编码，边缘设备，物联网，Rician衰落信道，轻量级模型量化。

2. 语义编码模块： 为不同的XR任务开发了语义编码模块，包括光照估计、3D网格恢复、图像传输等，并验证了所提出的语义编码方案和可变长度语义-信道编码方案在无线XR的上行链路和下行链路中的有效性。3. 可变长度语义-信道编码方法： 考虑到某些源内容可能含有较少的语义信息或对信道噪声有更高的容忍度，提出了一种通用的可变长度语义-信道编码方法。1. 语义通信框架设计： 为支持无线XR，设计了一种通用的可变长度语义-信道编码方法，该方法在不同的语义感知传输任务中具有通用性。· 时间：2023年。

例如，在10dB的AWGN信道下，提出的蒸馏过程（即TF+Conf）实现了0.038%的字错误率，比Transformer基线（即TF）低24%，显著低于传统的单独编码-解码方法，如5位固定长度的Reed-Solomon（RS）码。随着通信技术的发展，特别是在5G和6G时代，语义感知和高效的通信方案变得越来越重要。· 技术贡献：文章不仅提出了新的概念和优势，还建立了联合语义-噪声编码（JSNC）问题的置信度蒸馏机制和强化学习（RL）驱动的语义通信范式，为下一代语义感知通信提供了新的技术贡献。

通道之前的网络模拟车辆上的本地处理，而通道之后的网络，包括BEV压缩机，模拟边缘服务器上的处理，从而处理更高的计算需求。2. GAI技术： 生成式人工智能(GAI)为SemCom框架的转型提供了机会，通过增强语义编码来优化多模态信息的集成，增强信道的鲁棒性，并加强语义解码以抵御噪声干扰。1. G-MSC框架有效性： G-MSC框架通过减少IoV中多模态数据引起的大量通信数据量，增强了车辆网络高动态环境中的通信可靠性，并减轻了不可避免的噪声影响。在接收端，使用扩散模型来细化和增强图像质量。

CV-Cast方案主要关注的是线性编码和传输（Linear Coding and Transmission, LCT）的优化，以适应计算机视觉任务的准确性，而不是每个像素的失真。损失失真是指由于压缩和传输噪声导致的神经网络（NN）损失的变化。具体来说，块的选择是基于块方差和梯度范数的乘积的降序排列，而功率分配系数βk是通过最小化损失失真的表达式来确定的。1. 默认配置性能： CV-Cast在默认配置下，与基线LCT相比，在语义分割和对象检测任务中，传输符号数量减少了28%和15%，同时保持相同的准确性。

1. SMSC-FIR系统： 提出的SMSC-FIR系统通过联合语义编码器提取多任务相关特征，并通过特征重要性排序实现特征的可扩展传输，显著提升了在低SNR环境下的性能。1. 性能增益： 与传统方法和基于深度学习(DL)的可扩展编码方法相比，提出的SMSC-FIR系统在各个任务的性能上均有所提升，特别是在低信噪比(SNR)环境下。2. 特征重要性排序的效果： SMSC-FIR利用特征重要性排序，确保最重要的特征优先传输，从而在不同SNR水平下均接近完整传输的性能上限。具体来说可传输的位数为。

1. SC-AIT的贡献： 提出了一种新的SC-AIT范式，通过在有效性层面放置AI任务，仅传输对AI任务重要的语义信息，有效完成AI任务。2. 性能评估： 在NEU数据集和STL-10数据集上评估SC-AIT的性能，比较不同信噪比（SNR）和不同可用带宽下的分类准确率。2. 实现SC-AIT： 基于提出的架构，为图像分类任务实现SC-AIT，并建立表面缺陷检测的原型。1. SC-AIT架构： 阐述SC-AIT的架构，包括有效性层面、语义层面和技术层面。这篇文章下游任务主要是做缺陷图像分类，

2. 语义通信技术的兴起： 语义通信技术作为连接AI与经典通信的关键桥梁，其系统通常采用自动编码器（AE）模型，但AE缺乏AI原理与通信策略的深度整合，难以解释联合源信道编码（JSCC）的必要性和性能提升的原因。3. 变分源信道编码（VSCC）方法的提出： 基于数据失真理论，结合变分推断和信道特性，提出VSCC方法构建语义通信系统，使用深度学习网络开发基于VSCC方法的语义通信系统，并展示其语义传输能力。2. JSCC的必要性分析： 由于语义通信涉及数据失真，JSCC成为实现最优语义通信的必要策略。

2. 语义分割性能： 在低比特率条件下，提出的方法具有明显优势，mIoU值高于传统方法，表明提出的语义通信框架在低比特率条件下优先传输语义信息。4. 图像语义通信的需求： 为了将认知语义通信扩展到图像传输，建立图像数据的知识库，需要考虑图像恢复任务的高效和可解释的语义表示方法。2. 多模态知识图谱的作用： 多模态知识图谱在图像重建中提供了重要的额外语义信息，显著提高了图像重建的性能。3. 语义融合算法： 设计了基于MMKG的语义融合算法，实现基于MMKG提供的额外语义的可控语义恢复。

2. 语义通信(SC)： SC关注语义信息的成功传输，通过深度整合人工智能和信息通信技术，显著提高通信系统的传输速率和鲁棒性。3. 最大数据率： 在纯水环境中，ESA-UWOSC系统能够在不同的采样率下传输图像，评估了系统在不同采样率下的图像重建性能。1. 性能对比： ESA-UWOSC系统在不同杂质浓度的水下环境中，与基线方案相比，实现了更低的BCR和更高的图像重建质量。1. 系统优势： ESA-UWOSC系统通过引入环境语义，提高了水下图像传输的效率和鲁棒性，尤其在恶劣信道环境下表现更佳。

我们提出了一种用于无线图像传输的联合源和信道编码（JSCC）技术，该技术不依赖于显式码进行压缩或错误矫正，它直接将图像像素映射到复数信道输入符号。我们通过两个CNN得到编码器和解码器的表示函数，二者可以看做一个自动编码器，进行联合训练。中间有一个不可训练的层，表示有噪声的通信信道。实验结果表明，在存在加性高斯白噪声（AWGN）的情况下，基于低信噪比的Deep-JSCC方案优于JPEG和JPEG2000。

休斯顿大学电气与计算机工程系，休斯顿，德克萨斯州，77004。2. 性能对比： SC-CDM在低SNR下的性能差距小于DeepJSCC，即使在接收的语义信息图像严重受损的情况下，也能生成与原始传输的语义信息一致的真实图像。1. SC-CDM框架： SC-CDM框架通过利用紧凑扩散模型的先进分布映射能力，生成紧凑的条件向量，指导图像恢复，从而增强重建图像的感知细节。2. 性能提升： SC-CDM在保持用户满意度的同时，通过利用数据中的语义信息，显著减少了传输给用户的比特数，进一步提高了整体系统性能。

通过将图像转换为文本，利用基于Transformer的文本传输模型，并使用扩散模型进行图像重建，实验结果表明该框架能够在显著减少传输数据量的同时，保持语义信息，并在文本传输过程中提供比基线方法更好的鲁棒性。1. 系统模型和问题表述： 构建了一个包括语义编码器、语义传输和语义解码器的框架，通过图像到文本模型、文本的编码和解码以及基于接收文本重建图像的过程。1. 文本传输性能： 实验结果表明，所提出的框架在肖像图像传输任务中，能够在有效减少数据量的同时，保持高感知相似度，并对噪声具有鲁棒性。

作者: Eleonora Grassucci, Sergio Barbarossa, Danilo Comminiello· 所属机构: 意大利罗马Sapienza大学信息工程、电子和电信系(DIET)· 关键词:· 时间：2023年6月7日· 代码：https://github.com/ispamm/GESCO。

1. 语义对比编码（SemCC）： 引入语义对比损失的概念，将传输过程中的数据损坏视为CL框架内的数据增强形式，确保原始图像和重建图像之间的语义距离最小，同时保持与不相关图像的较大语义距离。2. 鲁棒性： 在训练信噪比与测试信噪比不匹配的情况下，所提方法仍能保持竞争性的测试准确率，证明了语义通信系统的鲁棒性。2. 语义通信的重要性： 语义通信在语义和有效性层面上工作，优先传输与特定任务相关的必要信息，提高通信效率。3. 训练过程设计： 设计SemCC和SemRE的训练过程，平衡语义信息和细节的保留。

MambaJSCC作为一种新型的轻量级和高效的JSCC架构，通过VSSM-CA模块和CSI-ReST方法，不仅在图像传输性能上超越了现有的JSCC方法，而且显著减少了参数大小、计算开销和推理延迟。2. MambaJSCC架构： 本文提出了一种名为MambaJSCC的新型JSCC架构，通过视觉状态空间模型（VSSM-CA）块作为其骨干，实现了最先进的性能，同时具有低计算和参数开销。3. 通道自适应能力： CSI-ReST方法在不增加额外计算和参数开销的情况下，实现了有效的通道自适应能力。

原文内容：随着对智能服务需求的不断增长，6G无线网络将从只专注于高传输速率的传统架构转变为基于一切智能连接的新架构。语义通信（SemCom）是一种革命性的架构，将用户、应用需求和信息的意义集成到数据处理和传输中，有望成为6G新的核心范式。虽然SemCom有望超越经典的香农范式，但在实现支持SemCom的智能互联网的道路上，需要克服一些障碍。SemCom在6G中使用的动机SemCom相关理论发展面向语义的通信、面向目标的通信、语义感知通信SI提取、SI传输、SI度量SemCom在6G中的潜在应用。

1. 系统参数： 本文考虑了一个场景，其中发射器、接收器和RIS放置在3D坐标[0,10,0],[10,15,0]和[10,0,0]。1. 数值结果： 本文通过数值结果评估了基于知识图谱表示学习的语义模型在RIS通信场景中相对于传统编码方法（霍夫曼编码和6位编码）的增益，假设发射器和接收器之间没有直接的视线路径。1. 6G技术发展： 从5G到6G的转变将深刻改变网络和人类在物理和网络空间的互动方式，创造智能和可编程的物理和数字环境，提供无处不在的无线智能服务。· 时间：2024年10月。