In this paper, a semantic communication framework for image transmission is developed. In the investigated framework, a set of servers cooperatively transmit images to a set of users utilizing semantic communication techniques. To evaluate the performance of studied semantic communication system, a multimodal metric is proposed to measure the correlation between the extracted semantic information and the original image. To meet the ISS requirement of each user, each server must jointly determine the semantic information to be transmitted and the resource blocks (RBs) used for semantic information transmission. We formulate this problem as an optimization problem aiming to minimize each server's transmission latency while reaching the ISS requirement. To solve this problem, a value decomposition based entropy-maximized multi-agent reinforcement learning (RL) is proposed, which enables servers to coordinate for training and execute RB allocation in a distributed manner to approach to a globally optimal performance with less training iterations. Compared to traditional multi-agent RL, the proposed RL improves the valuable action exploration of servers and the probability of finding a globally optimal RB allocation policy based on local observation. Simulation results show that the proposed algorithm can reduce the transmission delay by up to 16.1% compared to traditional multi-agent RL.

With the drive to create a decentralized digital economy, Web 3.0 has become a cornerstone of digital transformation, developed on the basis of computing-force networking, distributed data storage, and blockchain. With the rapid realization of quantum devices, Web 3.0 is being developed in parallel with the deployment of quantum cloud computing and quantum Internet. In this regard, quantum computing first disrupts the original cryptographic systems that protect data security while reshaping modern cryptography with the advantages of quantum computing and communication. Therefore, in this paper, we introduce a quantum blockchain-driven Web 3.0 framework that provides information-theoretic security for decentralized data transferring and payment transactions. First, we present the framework of quantum blockchain-driven Web 3.0 with future-proof security during the transmission of data and transaction information. Next, we discuss the potential applications and challenges of implementing quantum blockchain in Web 3.0. Finally, we describe a use case for quantum non-fungible tokens (NFTs) and propose a quantum deep learning-based optimal auction for NFT trading to maximize the achievable revenue for sufficient liquidity in Web 3.0. In this way, the proposed framework can achieve proven security and sustainability for the next-generation decentralized digital society.

Federated Learning (FL), as a rapidly evolving privacy-preserving collaborative machine learning paradigm, is a promising approach to enable edge intelligence in the emerging Industrial Metaverse. Even though many successful use cases have proved the feasibility of FL in theory, in the industrial practice of Metaverse, the problems of non-independent and identically distributed (non-i.i.d.) data, learning forgetting caused by streaming industrial data, and scarce communication bandwidth remain key barriers to realize practical FL. Facing the above three challenges simultaneously, this paper presents a high-performance and efficient system named HFEDMS for incorporating practical FL into Industrial Metaverse. HFEDMS reduces data heterogeneity through dynamic grouping and training mode conversion (Dynamic Sequential-to-Parallel Training, STP). Then, it compensates for the forgotten knowledge by fusing compressed historical data semantics and calibrates classifier parameters (Semantic Compression and Compensation, SCC). Finally, the network parameters of the feature extractor and classifier are synchronized in different frequencies (Layer-wiseAlternative Synchronization Protocol, LASP) to reduce communication costs. These techniques make FL more adaptable to the heterogeneous streaming data continuously generated by industrial equipment, and are also more efficient in communication than traditional methods (e.g., Federated Averaging). Extensive experiments have been conducted on the streamed non-i.i.d. FEMNIST dataset using 368 simulated devices. Numerical results show that HFEDMS improves the classification accuracy by at least 6.4% compared with 8 benchmarks and saves both the overall runtime and transfer bytes by up to 98%, proving its superiority in precision and efficiency.

在本文中，提出了用于文本数据传输的语义通信框架。在研究的模型中，基站（BS）从文本数据中提取语义信息，并将其传输到每个用户。语义信息由由一组语义三元组组成的知识图（kg）建模。收到语义信息后，每个用户都使用图形到文本生成模型恢复原始文本。为了衡量所考虑的语义通信框架的性能，提出了共同捕获恢复文本的语义准确性和完整性的语义相似性（MSS）的指标。由于无线资源限制，BS可能无法将整个语义信息传输给每个用户并满足传输延迟约束。因此，BS必须为每个用户选择适当的资源块，并确定和将一部分语义信息传输给用户。因此，我们制定了一个优化问题，其目标是通过共同优化资源分配策略并确定要传输的部分语义信息来最大化总MSS。为了解决这个问题，提出了与注意力网络集成的基于近端优化的强化增强学习（RL）算法。所提出的算法可以使用注意网络在语义信息中评估每个三重组的重要性，然后在语义信息中三元组的重要性分布与总MSS之间建立关系。与传统的RL算法相比，所提出的算法可以动态调整其学习率，从而确保收敛到本地最佳解决方案。

作为一个与现实世界互动的虚拟世界，元媒体封装了我们对下一代互联网的期望，同时带来了新的关键绩效指标（KPIS）。常规的超级可靠和低延迟通信（URLLC）可以满足绝大多数客观服务KPI，但是很难为用户提供个性化的荟萃服务体验。由于提高经验质量（QOE）可以被视为当务之急的KPI，因此URLLC朝向下一代URLLC（XURLLC），以支持基于图形技术的荟萃分析。通过将更多资源分配给用户更感兴趣的虚拟对象，可以实现更高的QoE。在本文中，我们研究了元服务提供商（MSP）和网络基础架构提供商（INP）之间的相互作用，以部署Metaverse Xurllc服务。提供了最佳合同设计框架。具体而言，将最大化的MSP的实用程序定义为元用户的QOE的函数，同时确保INP的激励措施。为了建模Metaverse Xurllc服务的Qoe，我们提出了一个名为Meta Immersion的新颖指标，该指标既包含了客观网络KPI和元用户的主观感觉。使用用户对象注意级别（UOAL）数据集，我们开发并验证了注意力吸引人的渲染能力分配方案以改善QOE。结果表明，与常规的URLLC相比，Xurllc平均提高了20.1％的QoE改善。当总资源有限时，QoE改进的比例较高，例如40％。

在支持计算和通信技术的支持下，元评估有望为用户带来前所未有的服务体验。但是，元用户数量的增加对网络资源的需求量很大，尤其是用于基于图形扩展现实并需要渲染大量虚拟对象的荟萃分析服务。为了有效利用网络资源并改善体验质量（QOE），我们设计了一个注意力吸引网络资源分配方案，以实现定制的元评估服务。目的是将更多的网络资源分配给用户更感兴趣的虚拟对象。我们首先讨论与荟萃服务有关的几种关键技术，包括QOE分析，眼睛跟踪和远程渲染。然后，我们查看现有的数据集，并提出用户对象注意级别（UOAL）数据集，该数据集包含30个用户对1,000张图像中96个对象的地面意义。提供有关如何使用UOAL的教程。在UOAL的帮助下，我们提出了一种注意力感知的网络资源分配算法，该算法有两个步骤，即注意力预测和QOE最大化。特别是，我们概述了两种类型的注意力预测方法的设计，即兴趣感知和时间感知预测。通过使用预测的用户对象 - 注意值，可以最佳分配边缘设备的渲染能力等网络资源以最大化QOE。最后，我们提出了与荟萃服务有关的有前途的研究指示。

在本文中，我们研究了启用高速雾无线电访问网络（F-RAN）中的内容受欢迎程度预测问题。为了以高准确性和低复杂性预测内容的流行，我们提出了基于高斯流程的回归器，以模拟内容请求模式。首先，我们提出的模型捕获了内容特征和受欢迎程度之间的关系。然后，我们利用贝叶斯学习来训练模型参数，这对于过度拟合非常可靠。但是，贝叶斯方法通常无法找到后验分布的闭合形式表达。为了解决此问题，我们采用随机方差降低梯度哈密顿蒙特卡洛（SVRG-HMC）方法来近似后验分布。为了利用其他FOG接入点（F-AP）的计算资源并减少开销的通信，我们提出了一个量化的联合学习（FL）框架与贝叶斯学习相结合。量化的联合贝叶斯学习框架允许每个F-AP在量化和编码后将梯度发送到云服务器。它可以有效地实现预测准确性和通信间接费用之间的权衡。仿真结果表明，我们提出的政策的绩效优于现有政策。

空中接入网络已被识别为各种事物互联网（物联网）服务和应用程序的重要驾驶员。特别是，以无人机互联网为中心的空中计算网络基础设施已经掀起了自动图像识别的新革命。这种新兴技术依赖于共享地面真理标记的无人机（UAV）群之间的数据，以培训高质量的自动图像识别模型。但是，这种方法将带来数据隐私和数据可用性挑战。为了解决这些问题，我们首先向一个半监督的联邦学习（SSFL）框架提供隐私保留的UAV图像识别。具体而言，我们提出了模型参数混合策略，以改善两个现实场景下的FL和半监督学习方法的天真组合（标签 - 客户端和标签 - 服务器），其被称为联合混合（FEDMIX）。此外，在不同环境中使用不同的相机模块，在不同环境中使用不同的相机模块，在不同的相机模块，即统计异质性，存在显着差异。为了减轻统计异质性问题，我们提出了基于客户参与训练的频率的聚合规则，即FedFReq聚合规则，可以根据其频率调整相应的本地模型的权重。数值结果表明，我们提出的方法的性能明显优于当前基线的性能，并且对不同的非IID等级的客户数据具有强大。

联邦学习（FL）变得流行，并在训练大型机器学习（ML）模型的情况下表现出很大的潜力，而不会使所有者的原始数据曝光。在FL中，数据所有者可以根据其本地数据培训ML模型，并且仅将模型更新发送到模型更新，而不是原始数据到模型所有者进行聚合。为了提高模型准确性和培训完成时间的学习绩效，招募足够的参与者至关重要。同时，数据所有者是理性的，可能不愿意由于资源消耗而参与协作学习过程。为了解决这些问题，最近有各种作品旨在激励数据业主贡献其资源。在本文中，我们为文献中提出的经济和游戏理论方法提供了全面的审查，以设计刺激数据业主参加流程培训过程的各种计划。特别是，我们首先在激励机制设计中常用的佛罗里达州的基础和背景，经济理论。然后，我们审查博弈理论和经济方法应用于FL的激励机制的应用。最后，我们突出了一些开放的问题和未来关于FL激励机制设计的研究方向。

未来的互联网涉及几种新兴技术，例如5G和5G网络，车辆网络，无人机（UAV）网络和物联网（IOT）。此外，未来的互联网变得异质并分散了许多相关网络实体。每个实体可能需要做出本地决定，以在动态和不确定的网络环境下改善网络性能。最近使用标准学习算法，例如单药强化学习（RL）或深入强化学习（DRL），以使每个网络实体作为代理人通过与未知环境进行互动来自适应地学习最佳决策策略。但是，这种算法未能对网络实体之间的合作或竞争进行建模，而只是将其他实体视为可能导致非平稳性问题的环境的一部分。多机构增强学习（MARL）允许每个网络实体不仅观察环境，还可以观察其他实体的政策来学习其最佳政策。结果，MAL可以显着提高网络实体的学习效率，并且最近已用于解决新兴网络中的各种问题。在本文中，我们因此回顾了MAL在新兴网络中的应用。特别是，我们提供了MARL的教程，以及对MARL在下一代互联网中的应用进行全面调查。特别是，我们首先介绍单代机Agent RL和MARL。然后，我们回顾了MAL在未来互联网中解决新兴问题的许多应用程序。这些问题包括网络访问，传输电源控制，计算卸载，内容缓存，数据包路由，无人机网络的轨迹设计以及网络安全问题。