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Outputs 研究成果 Outputs
Selected papers, dataset, patent, code links, and figures. 论文、数据集、专利、代码链接和展示图。 Publikationen, Datensatz, Patent, Code-Links und Abbildungen.
Goal-oriented and Semantic Communication in Metaverse Applications元宇宙应用中的目标导向与语义通信Zielorientierte und semantische Kommunikation in Metaverse-Anwendungen
US provisional patent on goal-oriented semantic communication for metaverse applications.
围绕元宇宙应用中的目标导向语义通信提交的美国临时专利。
US-Provisional-Patentmeldung zu zielorientierter semantischer Kommunikation in Metaverse-Anwendungen.
Inventor list in patent file.发明人信息见专利文件。Erfinderliste in der Patentanmeldung.
Real Time Video Dataset实时视频数据集Echtzeit-Video-Datensatz
Public video dataset for AR semantic communication.
用于任务导向与语义感知 AR 通信研究的公开视频数据集。
Öffentlicher Datensatz für aufgabenorientierte und semantikbewusste AR-Kommunikationsforschung.
Publications论文列表Publikationen
Full list with author-position notes and available figures.
完整论文列表，保留作者位置说明和可用展示图。
Vollständige Liste mit Autorpositionshinweisen und verfügbaren Abbildungen.
Goal-oriented and Semantics-aware Communication Framework for Avatar-centric Augmented Reality头像中心增强现实的目标导向与语义感知通信框架Zielorientierter und semantikbewusster Kommunikationsrahmen für avatarzentrierte Augmented Reality
Zhe et al., first author.Zhe 等，第一作者。Zhe et al., Erstautor.
Introduces a task- and semantics-aware AR communication framework that supports understandable immersive interaction with lower transmission overhead.提出面向 AR 头像交互的任务与语义感知通信框架，用更低传输开销支撑可理解的沉浸式体验。Beschreibt einen task- und semantikbewussten Kommunikationsrahmen für AR-Avatar-Interaktion mit geringerem Übertragungsaufwand.
An Edge-enabled Wireless Split Learning Testbed: Design and Implementation边缘赋能无线分割学习测试床：设计与实现Ein edge-gestütztes drahtloses Split-Learning-Testbed: Entwurf und Implementierung
Zhe et al., first author.Zhe 等，第一作者。Zhe et al., Erstautor.
Builds a practical wireless split-learning testbed across device, edge, and radio links to evaluate deployment behavior.构建跨设备、边缘和无线链路的分割学习测试床，用于验证真实部署中的系统表现。Entwickelt ein praktisches drahtloses Split-Learning-Testbed über Gerät, Edge und Funklink zur Bewertung realer Deployments.
Goal-oriented Semantic Communications for Metaverse Construction via Generative AI and Optimal Transport基于生成式 AI 与最优传输的元宇宙构建目标导向语义通信Zielorientierte semantische Kommunikation für Metaverse-Aufbau mit generativer KI und optimalem Transport
Zhe et al., first author.Zhe 等，第一作者。Zhe et al., Erstautor.
Combines generative AI and optimal transport to reconstruct task-relevant metaverse content under semantic communication constraints.结合生成式 AI 与最优传输，在语义通信约束下重构任务相关的元宇宙内容。Verbindet generative KI und optimalen Transport, um aufgabenrelevante Metaverse-Inhalte unter semantischen Kommunikationsgrenzen zu rekonstruieren.
A Credibility-aware Swarm-Federated Deep Learning Framework in Internet of Vehicles车联网中可信度感知的群体联邦深度学习框架Ein glaubwürdigkeitsbewusstes swarm-föderiertes Deep-Learning-Framework im Internet of Vehicles
Zhe et al., first author.Zhe 等，第一作者。Zhe et al., Erstautor.
Uses credibility-aware swarm federated learning to improve collaborative model training for connected-vehicle environments.利用可信度感知的群体联邦学习，提升车联网环境中的协同模型训练效果。Nutzt glaubwürdigkeitsbewusstes swarm-föderiertes Lernen, um kollaboratives Modelltraining in vernetzten Fahrzeugumgebungen zu verbessern.
Progression Cognition Reinforcement Learning with Prioritized Experience for Multi-Vehicle Pursuit面向多车追捕的进阶认知强化学习与优先经验机制Progressionskognitive Verstärkungslernmethoden mit priorisierter Erfahrung für Mehrfahrzeug-Verfolgung
Xinhang et al., fourth author.Xinhang 等，第四作者。Xinhang et al., vierter Autor.
Designs a reinforcement-learning strategy for coordinated multi-vehicle pursuit with progressive cognition and prioritized experience.设计面向多车协同追捕的强化学习策略，引入进阶认知与优先经验提升决策效率。Entwickelt eine Verstärkungslernstrategie für koordinierte Mehrfahrzeug-Verfolgung mit progressiver Kognition und priorisierter Erfahrung.
A Multi-intersection Vehicular Cooperative Control Based on End-edge-cloud Computing基于端-边-云计算的多路口车辆协同控制Mehrkreuzungs-Fahrzeugkooperation auf Basis von End-Edge-Cloud-Computing
Mingzhi et al., third author.Mingzhi 等，第三作者。Mingzhi et al., dritter Autor.
Coordinates vehicles across multiple intersections with an end-edge-cloud architecture for traffic control and decision making.基于端-边-云架构协调多路口车辆控制与决策，面向复杂交通路口场景。Koordiniert Fahrzeuge über mehrere Kreuzungen hinweg mit einer End-Edge-Cloud-Architektur für Verkehrssteuerung und Entscheidungen.
Hierarchical Trajectory Planning for Narrow-Space Automated Parking with Deep Reinforcement Learning: A Federated Learning Scheme基于深度强化学习的狭窄空间自动泊车分层轨迹规划：一种联邦学习方案Hierarchische Trajektorienplanung für automatisiertes Parken in engem Raum mit Deep Reinforcement Learning: ein föderiertes Lernschema
Zheng et al., second author.Zheng 等，第二作者。Zheng et al., zweiter Autor.
Applies hierarchical planning and federated reinforcement learning to narrow-space automated parking scenarios.将分层轨迹规划与联邦强化学习用于狭窄空间自动泊车场景。Wendet hierarchische Planung und föderiertes Verstärkungslernen auf automatisiertes Parken in engen Räumen an.
Simulation and Test of Vehicle Global Routing Planning Algorithm Based on Autonomous Driving Simulator基于自动驾驶仿真器的车辆全局路径规划算法仿真与测试Simulation und Test eines globalen Fahrzeugroutenplanungsalgorithmus auf Basis eines autonomen Fahrsimulators
Yinhui et al., second author.Yinhui 等，第二作者。Yinhui et al., zweiter Autor.
Evaluates global routing planning in an autonomous-driving simulator, connecting algorithm design with simulation tests.在自动驾驶仿真器中评估车辆全局路径规划算法，连接算法设计与仿真测试。Bewertet globale Routenplanung in einem autonomen Fahrsimulator und verbindet Algorithmusentwurf mit Simulationstests.
DP-YOLOv5: Computer Vision-Based Risk Behavior Detection in Power GridsDP-YOLOv5：基于计算机视觉的电网风险行为检测DP-YOLOv5: Computer-Vision-basierte Erkennung riskanten Verhaltens in Stromnetzen
Zhe et al., first author.Zhe 等，第一作者。Zhe et al., Erstautor.
Adapts YOLO-style computer vision for detecting risk behaviors in power-grid inspection and operation scenarios.将 YOLO 系列视觉检测方法用于电网巡检与作业场景中的风险行为识别。Passt YOLO-basierte Computer Vision für die Erkennung riskanten Verhaltens bei Stromnetzinspektion und Betrieb an.
Hierarchical Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Multi-Objective Dispatching in Smart Grid面向智能电网多目标调度的分层多智能体深度强化学习Hierarchisches Multi-Agenten-Deep-Reinforcement-Learning für Mehrziel-Dispatching im Smart Grid
Nan et al., fifth author.Nan 等，第五作者。Nan et al., fünfter Autor.
Uses hierarchical multi-agent reinforcement learning to balance multiple dispatching objectives in smart-grid systems.利用分层多智能体强化学习，在智能电网系统中平衡多目标调度需求。Nutzt hierarchisches Multi-Agenten-Verstärkungslernen, um mehrere Dispatching-Ziele in Smart-Grid-Systemen auszubalancieren.
Redundant Forward Gateway in Heterogeneous WLAN and LTE-M Networks for Reliable Metro Communication面向可靠地铁通信的异构 WLAN 与 LTE-M 网络冗余前向网关Redundantes Forward-Gateway in heterogenen WLAN- und LTE-M-Netzen für zuverlässige Metrokommunikation
Zhan et al., second author.Zhan 等，第二作者。Zhan et al., zweiter Autor.
Explores redundant gateway design across heterogeneous WLAN and LTE-M networks to improve metro communication reliability.研究异构 WLAN 与 LTE-M 网络中的冗余网关设计，用于提升地铁通信可靠性。Untersucht redundantes Gateway-Design in heterogenen WLAN- und LTE-M-Netzen zur Verbesserung der Metrokommunikation.