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NeuralEmu: in situ Measurement-Driven, ML-based, High-Fidelity 5G Network Emulation

NeuralEmu：基于测量驱动的机器学习高保真5G网络仿真

Haoran Wan, Yaxiong Xie, Kyle Jamieson

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University at Buffalo, SUNY（布法罗大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 NeuralEmu通过高精度网络 telemetry 数据学习5G调度器资源分配行为，提升网络算法评估的准确性，减少仿真误差达51%。