⚡ electrical engineering

Low-Complexity Planar Beyond-Diagonal RIS Architecture Design Using Graph Theory

تستخدم هذه الورقة نظرية المخططات لتحديد وتوصيف بنيات أسطح عاكسة ذكية (RIS) متجاوزة للقطر ومتصلة مستوياً، يمكن تصنيعها على لوحات دوائر مطبوعة ثنائية الطبقات مع تعظيم درجات الحرية لموازنة الأداء مع تقليل تعقيد الدائرة.

Matteo Nerini, Zheyu Wu, Shanpu Shen, Bruno Clerckx2026-05-04
⚡ electrical engineering

TimeRFT: Stimulating Generalizable Time Series Forecasting for TSFMs via Reinforcement Finetuning

يقدم TimeRFT نموذجاً للضبط الدقيق بالتعزيز لنماذج التأسيس للسلاسل الزمنية، يستخدم آلية مكافأة زمنية قائمة على جودة التنبؤ واستراتيجية اختيار بيانات قائمة على الصعوبة للتغلب على قيود الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، مما يعزز التعميم ودقة التنبؤ عبر مختلف أنظمة البيانات والتحولات في التوزيع.

Siyang Li, Yize Chen, Zijie Zhu, Yuxin Pan, Yan Guo, Ming Huang, Hui Xiong2026-05-04
🤖 machine learning

What Physics do Data-Driven MoCap-to-Radar Models Learn?

تقدم هذه الورقة إطاراً للتفسير القائم على الفيزياء لإثبات أن انخفاض خطأ إعادة البناء في نماذج تحويل التقاط الحركة إلى رادار المعتمدة على البيانات لا يضمن الاتساق الفيزيائي، مما يكشف أن الانتباه الزمني أمر بالغ الأهمية لهذه النماذج لتعلم فيزياء التردد والسرعة الكامنة.

Kevin Chen, Kenneth W. Parker, Anish Arora2026-05-04
🧬 biology

Self-organized criticality enables conscious integration through brain-body resonance

تجادل هذه الورقة بأن التكامل الواعي يعتمد على الحرجة ذاتية التنظيم المستدامة عبر الرنين بين الدماغ والجسم، مبرهنةً على أن المعالجة المسبقة التقليدية لتخطيط كهربائية الدماغ تزيل دون قصد الإشارات الفسيولوجية الجوهرية التي تقود التزامن صفري التأخير وديناميكيات الانهيار الحرجي الضرورية للترميز المعلوماتي الهولوغرافي.

Ahmed Gamal Eldin2026-05-04
🤖 machine learning

SPLICE: Latent Diffusion over JEPA Embeddings for Conformal Time-Series Inpainting

يُعد SPLICE إطار عمل معياري يجمع بين الانتشار الكامن فوق تضمينات JEPA مع الاستدلال التوافقي التكيفي لتحقيق دقة متطرفة في استكمال السلاسل الزمنية وضمانات موثوقية خالية من التوزيع وذات عينات محدودة لتطبيقات أنظمة الطاقة الحرجة.

Arnaud Zinflou2026-05-04
⚡ electrical engineering

Development of Multivariate Attention LSTM Model For Dynamic Line Rating Forecasting

تقترح هذه الورقة نموذج LSTM متعدد المتغيرات مبتكرًا معززًا بآلية الانتباه لتحسين دقة التنبؤ بالتقييم الديناميكي للخطوط لتصل إلى 95.84% من خلال التقاط الترابطات غير الخطية بين المتغيرات البيئية، مما يتيح استخدامًا أكثر كفاءة للبنية التحتية لنقل الطاقة من أجل دمج الطاقة المتجددة.

Anushka Bandara, Sahan Siriwardena, Akila Wijethunge, Janaka Ekanayake2026-05-04
⚡ electrical engineering

From Pilot to Precoding Design: Blind Angular Spoofing For Location Privacy in MIMO Systems

تقترح هذه الورقة تصميماً للتشفير التناظلي الأعمى لأنظمة MIMO في الوصلة الصاعدة، والذي يتلاعب بزاوية الوصول وزاوية المغادرة المتصورة لتزييف موقع المستخدم دون الحاجة إلى معرفة كسب القناة، محققةً تزييفاً زاوياً شبه مثالي ومتفوقةً على الطرق التي تعتمد على الإشارات المرجعية فقط مع تحقيق التوازن بين الدقة ومعدل الاتصال.

Priyanka Maity, Lorenzo Italiano, Alireza Pourafzal, Gonzalo Seco-Granados, Hui Chen, Monica Nicoli, Henk Wymeersch2026-05-04
⚡ electrical engineering

Towards Improving Speaker Distance Estimation through Generative Impulse Response Augmentation

تقدم هذه الورقة طريقة لتحسين تقدير مسافة المتحدث من خلال توليد وتصفية استجابات الغرفة الاصطناعية باستخدام FastRIR لتعزيز مجموعات البيانات الشحيحة، مما قلل بشكل كبير من متوسط الخطأ المطلق لكل من تكوينات غرف GWA وTreble في تحدي ICASSP 2025.

Anton Ratnarajah, Mehmet Ergezer, Arun Nair, Mrudula Athi2026-05-04
🤖 machine learning

Cross-Subject Generalization for EEG Decoding: A Survey of Deep Learning Methods

تستعرض هذه الدراسة المسحية بشكل شامل طرق التعلم العميق لفك تشفير إشارات الدماغ (EEG) عبر مختلف الأشخاص من خلال صياغة المشكلة كتحدٍ متعدد المصادر، وتصنيف الحلول الحالية إلى فئات مثل محاذاة الميزات والتعلم التنافسي، وتحديد الاتجاهات المستقبلية بما في ذلك القيود النظرية ونماذج التأسيس الخاصة بإشارات الدماغ (EEG).

Taida Li, Yujun Yan, Fei Dou, Wenzhan Song, Xiang Zhang2026-05-01
⚡ electrical engineering

Flying by Inference: Active Inference World Models for Adaptive UAV Swarms

تقترح هذه الورقة إطار عمل للاستدلال النشط بتوجيه من الخبراء يحول تخطيط مسارات الطائرات بدون طيار متعددة من مشكلة تحسين توافقي إلى مهمة استدلال احتمالي هرمي، مما يمكّن الأسراب التكيفية من توليد سلوكيات سلسة ومدركة للتصادم عبر التعلم من عروض الخبراء وتقليل الانحراف عن التوزيعات المرجعية دون الحاجة لإعادة تشغيل المحسنات غير المتصلة بالإنترنت.

Kaleem Arshid, Ali Krayani, Lucio Marcenaro, David Martin Gomez, Carlo Regazzoni2026-05-01