6G-SportsNet: AI-Driven Network Slicing Dataset

kaggle2025-02-24 更新2025-03-29 收录

6G网络

体育性能分析

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

Athlete Performance, Edge Cloud Resource Allocation, and Network Efficiency

运动员表现、边缘云资源分配与网络效率

创建时间：

2025-02-24

6G-Bench

6G网络

基础模型

6G-Bench是一个开放的标准化基准，用于评估基础模型（LLMs及其他）在AI原生6G网络中的语义通信和网络级推理能力。它包含113,475个源场景、10,000个非常难的多选题和3,722个经过专家验证的多选题，用于评估模型在网络意图和政策推理、网络切片和资源管理、信任、安全和SLA意识、AI原生网络和代理控制以及分布式智能和新兴6G用例等方面的能力。

github2026-02-13 更新770

星核验证星核心网联调测试数据集

卫星通信

6G网络

数据集包含两部分，包含星核验证星核心网联调测试实验数据以及相关知识产权支撑课题一的成果4“6G卫星融合核心网架构”。项目组于2024年7月22日-7月26日开展星核验证星星地联调实验。根据星历信息，使地面站与卫星建立连接，在站控计算机显示信号稳定后，使用终端设备发起相关业务流程。由站控计算机记录射频单元的交互日志文件，由核心网记录业务服务过程中的交互日志文件。通过抓包软件对核心网交互产生的网络报文

国家基础学科公共科学数据中心290

AI-Driven 6G English E-Learning Traffic Dataset

6G网络

电子学习

Simulated Secure User Activity for Privacy and Threat Detection

kaggle2025-07-16 更新240

GenSC-6G

6G网络

AI通信

GenSC-6G数据集由庆熙大学等研究机构开发，旨在为6G网络中的生成式人工智能、量子计算和语义通信提供支持。该数据集包含4829个训练实例和1320个测试实例，涵盖了15个类别的车辆数据，数据来源包括军事和民用车辆。数据集通过噪声增强的合成数据优化了语义解码、分类和定位任务，适用于多种AI驱动的通信应用。数据集的创建过程涉及扩散模型和自动化机制，能够动态生成多样化的训练数据。该数据集主要应用于物

arXiv2025-01-17 更新640

Dynamic Network Slicing Dataset in 6G Networks

6G网络

动态网络切片

Optimized Resource Allocation Using Reinforcement Learning in MEC Environments

kaggle2025-02-20 更新280