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          • 本公開提供一種核心網系統、定位方法及裝置、存儲介質,其中,所述核心網系統包括以下至少一項:第一網元,所述第一網元用于進行數據存儲;第二網元,所述第二網元用于采集第一節點提供的數據和/或信息,所述第一節點包括以下至少一項:核心網功能網元;接入...
          • 本公開涉及通信方法、通信設備、通信系統及存儲介質。通信方法包括:AF向第一網元發送第一信息,所述第一信息用于指示取消A?IoT設備的周期性操作。本公開通過AF向第一網元發送第一信息,以指示取消A?IoT設備的周期性操作,從而有效減少A?Io...
          • 描述了用于無線通信的方法、系統和設備。第一無線設備可以與第二無線設備建立用戶面適配協議(UPAP)。因此,當生成要發送給第二無線設備的消息時,第一無線設備可以使用UPAP層實體來將主報頭和/或一個或多個服務報頭插入到網絡層業務上。主報頭對于...
          • 本公開提供了用于藍牙低功耗(BLE)通信鏈路的動態等時(ISO)參數更新的方法、組件、設備、以及系統。一些方面更具體地是關于ISO通信鏈路的動態或“即時(on?the?fly)”參數更新,而無需關閉和重新建立該一個或多個參數集,并且該中央設...
          • 公開了用于無線通信的技術。在一方面,一種讀取器設備在第一讀取時間讀取第一標簽,其中第一標簽附接到資產;并且生成與第一標簽相對應的第一鑒證位置向量(ALV),其中第一ALV包括第一鑒證標識符、與第一讀取時間相對應的第一時間戳、讀取器設備在第一...
          • 一種藍牙通信方法、設備、通信系統及存儲介質,所述方法包括:第一設備接收第一數據包,所述第一數據包為第二設備發送的擴展廣播數據包;所述第一設備根據所述第一數據包,確定是否接收第二數據包,所述第二數據包為所述第二設備發送的輔助廣播數據包,和/或...
          • 本公開涉及通信方法、通信設備、通信系統及存儲介質。該方法包括:第一實體接收網絡功能服務消費方發送的第一請求,所述第一請求包括網絡功能服務提供方相關的第一信息,所述第一信息是基于所述網絡功能服務提供方的第二信息進行處理得到的信息,所述網絡功能...
          • 一種裝置包括:至少一個處理器;以及存儲指令的至少一個存儲器,指令在由至少一個處理器執行時,使得裝置至少:從錨功能或網絡開放功能接收應用密鑰;向錨功能或網絡開放功能發送訂閱請求,該訂閱請求用于訂閱接收對應用密鑰的變更的通知;從錨功能或網絡開放...
          • 本申請涉及一種認證方法、設備、計算機可讀存儲介質、計算機程序產品和計算機程序。其中方法包括:第一設備接收來自核心網側設備的第一消息,所述第一消息攜帶認證參數;所述第一設備向第二設備發送第二消息,所述第二消息攜帶所述認證參數;所述第一設備接收...
          • 在移動用戶平面中防止SIM偽裝。一種系統包括無線接入網絡內的會話管理功能(SMF)和無線接入網絡內的用戶平面功能(UPF),其中,UPF與SMF通信。該系統包括SMF與UPF之間的數據包轉發控制協議(PFCP)代理,其中,PFCP代理監聽S...
          • 本申請涉及一種通信方法和設備。該方法包括:第一通信設備接收來自第二通信設備的模型量化配置信息;所述第一通信設備根據所述模型量化配置信息執行模型量化相關操作。在本申請實施例中,通過模型量化配置信息可以指示模型量化的相關操作,實現模型量化。
          • 本公開涉及通信技術領域,具體涉及信息發送、接收方法及裝置、通信系統和存儲介質,其中,信息接收方法包括:接收網絡設備發送的第一指示信息,其中,所述第一指示信息用于指示第一候選波束,所述第一候選波束為所述第一終端與第二終端波束配對的候選波束。根...
          • 本申請實施例提供了一種通信方法和通信裝置。所述方法包括:發送與第一人工智能(artificial intelligence,AI)模型和第二AI模型的互信息相關的第一信息,所述第一AI模型和所述第二AI模型構成雙邊模型;接收指示與所述第一A...
          • 本公開的實施例涉及在空閑或非活動狀態下的應用層測量配置的設備、方法、裝置和計算機可讀存儲介質。該方法包括:在無線電資源控制(RRC)連接狀態下從網絡設備接收至少一個應用層測量配置,至少一個應用層測量配置中的每個應用層測量配置至少指示應用層測...
          • 根據本說明書中公開的至少一個實施方式,無線通信系統中由終端執行的方法可包括以下步驟:配置與用于定位的多個發送和接收點(TRP)有關的至少一個人工智能/機器學習(AI/ML)模型;基于多個TRP中的TRP子集來獲取輸入數據子集;基于輸入數據子...
          • 示例實施例使得能夠對用于移動性管理相關的預測的機器學習模型進行可靠性評價。客戶端節點可以被配置為:獲取用于機器學習模型的可靠性評價的配置信息,所述配置信息包括用于配置評估窗口的一個或多個參數、一個或多個評估函數以及一個或多個可靠性接受閾值;...
          • 本公開提供一種設備感知方法及裝置、存儲介質,其中,方法包括:確定第一信號,第一信號是接收第三設備反射的感知信號時所得到的信號,或者,第一信號是接收第四設備反射的感知信號時所得到的信號;其中,感知信號由第二設備發送;基于第一信號進行信道估計,...
          • 本公開涉及感知方法、裝置、系統、通信設備和存儲介質。該感知方法包括:接收第一信息,第一信息用于指示第一時刻和第二時刻;向第一通信設備發送第二信息,該第二信息包括將第二時刻的信道的信號子空間投影到第一時刻的信道的噪聲子空間后得到的子空間信息,...
          • 描述了一種與無線通信中使用的人工智能(artificial intelligence;AI)和機器學習(machine learning;ML)模型的監控事件檢測相關的技術。一種設備可監控用于無線通信的AI/ML模型。該設備在基于該監控檢測...
          • 提供了一種由第一用戶設備(UE)執行的方法。方法包括獲取用于預測UE的網絡使用的機器學習(ML)模型,以及從網絡節點接收指示第一基站的網絡配置的網絡配置信息。方法還包括生成指示第一UE的移動軌跡的軌跡數據,以及基于軌跡數據和網絡配置信息,使...
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