线信道 传输，掩码M(y)将无差错地传输到接收器。接收到ẑ后，在信号恢复模块中，对 ẑ进行补零，以保证ŷ的长度等于y。其中，重要性排序的依据有：语义向量y的值， 语义向量y的梯度，语义向量y的值和梯度的乘积。 图 4-8 PCSC 在不同信噪比下的性能[8] 不同信噪比下的传输性能如图 4-8 所示。PCSC在信噪比为 10dB下训练一次， 并在各种信噪比下进行测试。CBR设置为 QoS 支撑能力。 基于 AI 的网络资源调度算法，以采用强化学习算法为例，考虑到要优化调 度和分配的无线资源中的带宽和功率均为连续变量，为有效处理连续动作空间， 可以采用双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法，进行训练得到资源分配策略 用于语义数据传输的无线资源分配过程。多信息权重下基于强化学习的网络资源 调度方法可以对无线资源分配进行更细粒度的配置，例如：对传输带宽，可以根 Semantic Model Components 语义模型组份 TD3 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient 双延迟深度确定性策略 梯度 UDM Unified Data Management 统一数据管理 UDR Unified Data Repository 统一数据存储 UE User Equipment