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發揮重要作用的第四項技術是人工智能和機器學習（AI / ML）。隨著復雜程度的增加以及我們試圖從可用頻譜中擠出每一點帶寬，使用傳統的信號處理方法來優化通信系統變得越來越困難。機器學習提供了一種解決這種復雜性的方法。AI/ML驅動的設計或自適應尋求動態優化鏈路性能，可以通過自動頻譜分配、波束管理和射頻非理想消除等功能進行改進。在應用層上部署AI/ML可以優化服務質量（QoS），考慮應用程序特定的需求以及環境，諸如延遲或能效等因素。用于AI/ML無線通信研究和訓練的大型開放數據集的可用性將在山東不封卡電銷卡開發中發揮重要作用。

盡管這些山東不封卡電銷卡候選技術都提供了多種可能性，它們的生死存亡不可避免地取決于商業應用。開發和部署這些技術的成本很高，數十億美元的投資要求巨大的、可預測的回報，并引發一個古老的問題：“殺手級應用是什么？”

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