5G及以后的移动网络将以前所未有的规模支持异质用例，从而要求自动控制和优化针对单个用户需求的网络功能。当前的蜂窝体系结构不可能对无线电访问网络（RAN）进行这种细粒度控制。为了填补这一空白，开放式运行范式及其规范引入了一个带有抽象的开放体系结构，该架构可以启用闭环控制并提供数据驱动和智能优化RAN在用户级别上。这是通过在网络边缘部署在近实时RAN智能控制器（接近RT RIC）上的自定义RAN控制应用程序（即XAPP）获得的。尽管有这些前提，但截至今天，研究界缺乏用于构建数据驱动XAPP的沙箱，并创建大型数据集以有效的AI培训。在本文中，我们通过引入NS-O-RAN来解决此问题，NS-O-RAN是一个软件框架，该框架将现实世界中的生产级近距离RIC与NS-3上的基于3GPP的模拟环境集成在一起，从而实现了XAPPS和XAPPS的开发自动化的大规模数据收集和深入强化学习驱动的控制策略的测试，以在用户级别的优化中进行优化。此外，我们提出了第一个特定于用户的O-RAN交通转向（TS）智能移交框架。它使用随机的合奏混合物，结合了最先进的卷积神经网络体系结构，以最佳地为网络中的每个用户分配服务基站。我们的TS XAPP接受了NS-O-RAN收集的超过4000万个数据点的培训，该数据点在近距离RIC上运行，并控制其基站。我们在大规模部署中评估了性能，这表明基于XAPP的交换可以使吞吐量和频谱效率平均比传统的移交启发式方法提高50％，而动机性开销较少。
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通过研究视网膜生物结构的进展，可以识别眼病的存在和严重性是可行的。眼底检查是检查眼睛的生物结构和异常的诊断程序。诸如青光眼，糖尿病性视网膜病和白内障等眼科疾病是世界各地视觉障碍的主要原因。眼疾病智能识别（ODIR-5K）是研究人员用于多标签的多份多疾病分类的基准结构底面图像数据集。这项工作提出了一个歧视性内核卷积网络（DKCNET），该网络探讨了歧视区域的特征，而无需增加额外的计算成本。 DKCNET由注意力块组成，然后是挤压和激发（SE）块。注意块从主干网络中获取功能，并生成歧视性特征注意图。 SE块采用区分特征图并改善了通道相互依赖性。使用InceptionResnet骨干网络观察到DKCNET的更好性能，用于具有96.08 AUC，94.28 F1-SCORE和0.81 KAPPA得分的ODIR-5K底面图像的多标签分类。所提出的方法根据诊断关键字将通用目标标签拆分为眼对。基于这些标签，进行了过采样和不足采样以解决阶级失衡。为了检查拟议模型对培训数据的偏见，对ODIR数据集进行了训练的模型将在三个公开可用的基准数据集上进行测试。发现它在完全看不见的底面图像上也具有良好的性能。
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分析对人脸上的表达在识别人的情绪和行为方面发挥着非常重要的作用。识别这些表达式会自动导致自然人机接口的重要组成部分。因此，该领域的研究在生物公制认证，监控系统，情感到各种社交媒体平台中的情感方面具有广泛的应用。另一个申请包括进行客户满意度调查。正如我们所知，大型公司使巨额投资获得反馈并进行调查，但未能获得公平的反应。通过面部手势的情感和性别识别是一种技术，旨在通过他们的评价监测客户行为来改善产品和服务性能。在过去几年中，在特征提取机制，面部检测和表达分类技术方面已经进行了各种各样的进展。本文是实施一个用于构建可以检测到人的情绪和性别的实时系统的集合CNN。实验结果表明，在FER-2013 DataSet上的7个课程（愤怒，恐惧，悲伤，快乐，惊喜，中立，中立，厌恶）和IMDB数据集上的性别分类（男性或女性）的95％，精度为68％的准确性。我们的工作可以预测单一面部图像以及多个面部图像的情感和性别。此外，当通过网络摄像头给出输入时，我们的完整流水线可以花费小于0.5秒才能生成结果。
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