Toward an AI-Enabled O-RAN-based and SDN/NFV-driven 5Ｇ& IoT Network Era
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligent Technology has impacted tremendously in the areas of high performance computing, and network and communicatons industries. The advantages of a system applying AI includes performance improvent, optimization, and intelligent or smart AnFor intelligent fesure of 5G, network slicing, provided by Network equipment vendor by applying AI, softwarization and virtualization technologies to the network. For many other industries and applications such as healthcare, agriculture, finance, have benefited from AI technology in particular machine learning and deep learning within AL.With the integration of AI, 5G, and Inernet of Thngs, the industrial applications, smart farms, precision medicine.,smart city. This article focuses on the System architecture and design of open networking solution of the future of 5G, beyond-5G (B5G) or 6G. Among the challenges of an ON system solution, the propriety of radio access network (RAN) is one of essential challenges. The Open-RAN Alliance is formed through the integration of C-RAN Alliance and X-RAN Forum. The O-RAN Alliance mission’s is converting the radio access network industry to become an open networking intelligent, virtualized, and fully interoperable RAN. To realize B5G or 6G by applying O-RAN architecture and ecosystem is called O-RAN based B5G/6G The Integration of O-RAN based 5G RAN part and the SDN/NFV-based softwarization and virtualization of Core Network, Transport Network and Management functions, we can derive a stage of fully Open Networking architecture for the software (AI/M/DL) developers to work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».