AI-Driven Network Slicing for Enterprise Networks

kaggle2025-01-31 更新2025-03-29 收录

AI网络切片

6G通信

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

Optimizing Performance and Scalability with 6G

基于第六代移动通信技术（6G）的性能与可扩展性优化

创建时间：

2025-01-31

DeepSense 6G

无人机通信

6G通信

DeepSense 6G数据集由亚利桑那州立大学创建，专注于毫米波和太赫兹无人机通信的实际应用。该数据集整合了同步的摄像头视觉数据、实际GPS坐标和毫米波波束训练数据，旨在解决无人机通信中的波束对准问题。数据集的创建过程结合了多模态传感数据，包括视觉和位置信息，以提高波束预测的准确性。该数据集的应用领域主要是在6G通信中实现高效和可靠的无人机通信，特别是在高移动性和动态环境中。

arXiv2024-12-06 更新7770

语义通信视频传输测试结果数据集

6G通信

语义通信

该数据集主要面向6G融合的语义通信算法研究，针对6G移动通信中视频传输应用场景，评估语义通信视频传输的性能，验证语义通信方案在6G移动应用中的有效性，在相同的有差错传输信道环境下，能够保证稳定的重建视频质量。数据存储为mp4格式，数据量为277.34MB。

国家基础学科公共科学数据中心490

6G卫星互联网场景系统级仿真数据集

6G通信

卫星仿真

本数据集包括对于6G接入网仿真的仿真场景数据集，包括星历信息、用户位置、波位信息以及波位与卫星的关联关系。该场景数据集的时间范围为2023年5月18日08:00:00.000至2023年5月18日09:00:00.000，仿真时间1小时。数据的时间精度为小数点后15位。空间范围涵盖了全球范围内的仿真场景，卫星位置以ECF（地球固定坐标系）和LLA（经纬高度）两种方式记录，具体包括卫星的X、Y、Z方

国家基础学科公共科学数据中心210

DataAI-6G

6G通信

机器学习

DataAI-6G数据集由北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室创建，专为AI-6G研究设计，包含约22万条数据。该数据集通过Wireless InSite模拟器生成，提供了出发角、到达角、延迟、相位、每条路径的功率以及任意收发器天线对之间的路径损耗等详细信息。数据集支持用户移动功能，考虑了多普勒效应，适用于高速移动通信场景的研究。此外，数据集还考虑了空间非平稳特性，支持用户自定义移动路径和速度

arXiv2023-06-03 更新1890

DeepSense 6G Machine Learning Challenge

6G通信

多模态机器学习

The DeepSense 6G Machine Learning Challenge is a student competition organized by the Student and Outreach Subcommittee (SOSC) of the IEEE Information Theory Society, in collaboration with the Wireles

DataCite Commons2023-04-16 更新360

AI-Driven Network Slicing for Enterprise Networks

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