利用多模态数据进行NR网络质量优化的研究

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摘要：5G NR网络的发展为用户带来了前所未有的高速率和低时延体验，但随着网络复杂性的增加以及业务范围的扩展，如何确保网络质量成为一个挑战。多模态数据为优化网络质量提供了新的视角和方法。该文研究了如何利用多模态数据捕获与预处理技术，并融入机器学习和深度学习模型来提升NR网络的性能，文中介绍了多模态数据的概念以及它在网络优化中的重要性，然后详细描述了数据捕获、预处理、建模，定义了优化目标与效用函数，最后回顾了研究成果并展望了未来的研究方向。（剩余5329字）

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