The Internet of Senses (IoS) holds the promise of flawless telepresence-style communication for all human `receptors' and therefore blurs the difference of virtual and real environments. We commence by highlighting the compelling use cases empowered by the IoS and also the key network requirements. We then elaborate on how the emerging semantic communications and Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) paradigms along with 6G technologies may satisfy the requirements of IoS use cases. On one hand, semantic communications can be applied for extracting meaningful and significant information and hence efficiently exploit the resources and for harnessing a priori information at the receiver to satisfy IoS requirements. On the other hand, AI/ML facilitates frugal network resource management by making use of the enormous amount of data generated in IoS edge nodes and devices, as well as by optimizing the IoS performance via intelligent agents. However, the intelligent agents deployed at the edge are not completely aware of each others' decisions and the environments of each other, hence they operate in a partially rather than fully observable environment. Therefore, we present a case study of Partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) for improving the User Equipment (UE) throughput and energy consumption, as they are imperative for IoS use cases, using Reinforcement Learning for astutely activating and deactivating the component carriers in carrier aggregation. Finally, we outline the challenges and open issues of IoS implementations and employing semantic communications, edge intelligence as well as learning under partial observability in the IoS context.

运动同步反映了相互作用二元组之间身体运动的协调。强大的深度学习模型（例如变压器网络）对运动同步的估计已自动化。但是，与其设计用于运动同步估计的专业网络，不如先前基于变压器的作品从其他任务（例如人类活动识别）中广泛采用了体系结构。因此，本文提出了一种基于骨架的图形变压器来进行运动同步估计。提出的模型应用了ST-GCN，这是一种空间图卷积神经网络，用于骨骼特征提取，然后是用于空间特征生成的空间变压器。空间变压器的指导是由相同的个体相同关节之间共享的独特设计的关节位置嵌入。此外，考虑到身体运动的周期性固有性，我们将时间相似性矩阵纳入了时间注意计算中。此外，与每个关节相关的置信度得分反映了姿势的不确定性，而先前关于运动同步估计的作品尚未充分强调这一点。由于变形金刚网络要求大量的数据进行训练，因此我们使用人类36M，一个用于人类活动识别的基准数据集构建了一个用于运动同步估算的数据集，并使用对比度学习鉴定了我们的模型。我们进一步应用知识蒸馏以减轻姿势探测器失败以隐私的方式引入的信息损失。我们将我们的方法与PT13上的代表性方法进行了比较，PT13是从自闭症治疗干预措施中收集的数据集。我们的方法达到了88.98％的总体准确性，并在保持数据隐私的同时超过了同行。

运动同步是指互动人的动作之间的动态时间联系。运动同步的应用是广泛而广泛的。例如，作为队友之间的协调量度，体育中经常报告同步分数。自闭症社区还将运动同步视为儿童社会和发展成就的关键指标。一般而言，原始视频录制通常用于运动同步估计，并且可能会揭示人们的身份。此外，这种隐私问题也阻碍了数据共享，这是自闭症研究不同方法之间公平比较的主要障碍。为了解决这个问题，本文提出了一种用于运动同步估计的合奏方法，这是在隐私保护条件下进行自动运动同步评估的首批基于深度学习的方法之一。我们的方法完全依赖于可公开共享的身份不足的二级数据，例如骨架数据和光流。我们在两个数据集上验证我们的方法：（1）从自闭症治疗干预措施中收集的PT13数据集以及（2）从同步潜水竞赛中收集的TASD-2数据集。在这种情况下，我们的方法优于其对应方法的方法，包括深层神经网络和替代方法。