?移动通信与人工智能融合科研方向，旨在利用丰富的移动网络数据（如用户行为数据、信令信息、位置轨迹、网络负载数据、终端设备信息、多模态传感数据）结合先进的AI技术，推动移动通信行业的智能化升级。
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通过深度学习、机器学习、强化学习、图神经网络和注意力机制等技术，聚焦于研究如何利用AI优化通信资源的分配、信道管理、网络拓扑感知，以及如何使通信网络能够更好地服务于AI模型的训练、推理和部署，能够实现大部分领域的科研突破，例如：
1️⃣《基于Transformer的AI原生5G/6G智能信道预测与资源调度》
2️⃣《联邦学习驱动的低功耗、高可靠车联网（V2X）通信与感知融合系统》
3️⃣《RIS (可重构智能表面) 与AI协同的超低延迟XR/元宇宙通信优化》
4️⃣《基于边缘AI的IoT设备能耗预测与自适应通信协议设计》
5️⃣《图神经网络赋能的移动边缘计算（MEC）网络拓扑感知与任务卸载优化》
6️⃣《生成式AI辅助的移动通信信道模型生成与仿真研究》
7️⃣《AI驱动的通信安全策略（如DDoS攻击检测与防御）在5G/6G网络中的应用》
8️⃣《面向AI训练的分布式通信系统性能优化与带宽预测》
9️⃣《基于AI的智能终端通信与计算资源协同管理，实现AI应用性能最大化》
?《端到端AI模型在通信干扰环境下（如复杂城市环境）的鲁棒性提升研究》
#移动通信 #通信技术 #通信工程 #人工智能 #深度学习 #研究生 #科研 #科研项目 #现代移动通信技术 #提供思路和创新点 #创新点实现 #信息与技术
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通过深度学习、机器学习、强化学习、图神经网络和注意力机制等技术，聚焦于研究如何利用AI优化通信资源的分配、信道管理、网络拓扑感知，以及如何使通信网络能够更好地服务于AI模型的训练、推理和部署，能够实现大部分领域的科研突破，例如：
1️⃣《基于Transformer的AI原生5G/6G智能信道预测与资源调度》
2️⃣《联邦学习驱动的低功耗、高可靠车联网（V2X）通信与感知融合系统》
3️⃣《RIS (可重构智能表面) 与AI协同的超低延迟XR/元宇宙通信优化》
4️⃣《基于边缘AI的IoT设备能耗预测与自适应通信协议设计》
5️⃣《图神经网络赋能的移动边缘计算（MEC）网络拓扑感知与任务卸载优化》
6️⃣《生成式AI辅助的移动通信信道模型生成与仿真研究》
7️⃣《AI驱动的通信安全策略（如DDoS攻击检测与防御）在5G/6G网络中的应用》
8️⃣《面向AI训练的分布式通信系统性能优化与带宽预测》
9️⃣《基于AI的智能终端通信与计算资源协同管理，实现AI应用性能最大化》
?《端到端AI模型在通信干扰环境下（如复杂城市环境）的鲁棒性提升研究》
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