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已翻译professional source英文原文2026-06-06
计算机科学 > 机器学习
[提交于 2026 年 6 月 4 日]
标题：用于 AI-RAN 参数到 KPI 依赖学习的事件检测
View PDF HTML (experimental)摘要：下一代无线网络预计将依赖多个并发的 AI 驱动控制功能，以同时优化不同的网络目标，尤其是在 AI 集成和开放式无线接入网架构中，例如 AI Radio Access Network（AI-RAN）和 Open Radio Access Network（O-RAN）。当这些功能发生交互时，它们可能以仅凭原始网络数据难以检测的方式相互干扰。管理此类交互的一个关键缺失环节，是一种可靠且可解释的依赖结构，用于刻画在任意给定时间哪些控制参数正在主动影响哪些网络性能结果。本文聚焦于支持此类依赖学习所需的事件检测步骤，即将有噪声的连续遥测数据转换为参数活动和 KPI 响应的二元指标。核心难点是
Subjects:
机器学习（cs.LG）
Cite as:
arXiv:2606.06459 [cs.LG]
(or
arXiv:2606.06459v1 [cs.LG] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.06459
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