各个实施例总体上涉及无线通信领域。
背景技术：
1、人工智能(ai)或机器学习(ml)被用于许多不同的应用和领域，因为相比于现有技术，其对性能改进的贡献更大。在无线或移动通信网络中，当两个或更多个设备进行无线通信时，ai/ml还可以用于在各种用例或应用中实现更好的性能。然而，应用ai/ml也存在挑战，并且其中一些挑战包括由于无线设备中的ai/ml操作而导致的高信令流量负载和设备功耗增加。
2、在具有无线设备连接的无线电接入网络(ran)中，有必要考虑移动设备(ue)和基站(bs)与其他网络设备(比如，移动边缘计算设备(mec)和非陆地网络设备(ntn))等)之间的交互运作，使得ran中的ai/ml操作可以克服高信令流量负载和设备功耗增加的关键挑战。
技术实现思路
1.一种具有基站(bs)(111，112)和/或ue的系统(100)，包括具有以下各项的电路系统：
2.如权利要求1所述的系统，该一个或多个处理器被配置为使用事件触发方法。
3.如权利要求1所述的系统，该一个或多个处理器被配置为使用周期性方法。
4.如权利要求1所述的系统，该一个或多个处理器被配置为使用结合了事件触发和周期性的混合方法。
5.一种具有基站(bs)(111，112)和/或ue的系统(100)，包括具有以下各项的电路系统：
