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En la comunicación inalámbrica, activos como el ancho de banda y la energía son escasos y sorprendentemente significativos; cualquier marco debe completar el número de usuarios que se pueda esperar razonablemente mientras se ahorra una alta calidad de servicio (QoS) para la mejor experiencia de usuario. Asimismo, la Estación Base (BS) tiene la obligación de planificar idealmente sus activos para los usuarios en base a los datos accesibles. Posteriormente, todo el ciclo de planificación es realmente exigente y requiere estimaciones altamente complejas del marco general. Posteriormente, la solicitud de técnicas más modernas y potentes es considerable para limitar las dificultades de la reserva. Esta propuesta de este libro se centra en la determinación del Esquema de codificación y modulación (MCS) en una organización portátil basada en Time Division Duplex (TDD). El objetivo principal es la reorganización y la racionalización del ciclo de enlace descendente en la estación base mediante la previsión de la lista MCS para un equipo de usuario solitario (UE), utilizando Machine Learning (ML).