A Goal-Oriented Context-Aware Adaptive Semantic Communication Scheme Using a Semantic Mask Module
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
By extracting and transmitting semantic information (SI), semantic communications (SC) can achieve communication goal and reliable transmission with much lower data rate among devices. However, devices in SC typically need to perform concurrent tasks, subject to varying available computational resources. Additionally, dynamic communication environments could dramatically deteriorate communication performance. To achieve robust SC with aforementioned uncertainties, this paper proposes a context-aware, adaptive rate, multitask SC scheme (CAAR-MTSC) to optimize the latent representation of transmitted data. The proposed scheme comprehensively considers the user’s perceptual needs, current channel conditions, and task-relevant information within the data. Specifically, we introduce a Semantic Mask Module (SMM) that dynamically controls the data rate based on channel conditions and user-defined perceptual metrics to obtain the best trade-off between task performance and data rate. To enhance multi-task performance, we formulate a triple trade-off information bottleneck (IB) optimization problem using rate-distortion perception. We further incorporate a knowledge distillation (KD) strategy to reduce the model size while maintaining performance. Simulation results indicate that, in low-SNR conditions, the proposed framework achieves up to a 12% improvement in SSIM and a 3.4% increase in classification accuracy while reducing data rate by 11%, thereby demonstrating its efficacy under resource-constrained scenarios.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle