323 Arbeiten
Die Arbeit stellt zwei inverse optimale Regelungsrahmenwerke vor, die auf „Contractor- und Expander-Funktionen" basieren, um allgemeine nichtlineare Systeme im positiven Orthanten mit positiven Steuereingaben unter Verwendung strikter CLFs stabil zu machen und dabei bio-ökologisch sinnvolle Lösungen für Modelle wie das Räuber-Beute-System zu liefern.
Diese Arbeit stellt MVTF vor, ein neuartiges Framework, das durch die Nutzung synchronisierter Mehransichts-Lippenvideos während des Trainings die Robustheit und Leistung der audio-visuellen Zielsprecher-Extraktion sowohl bei Einzel- als auch bei Mehransichtseingaben signifikant verbessert.
Dieser Beitrag stellt einen datengestützten Ansatz zur sukzessiven Linearisierung vor, der die Spannungsregelung in Stromverteilungsnetzen unter nichtlinearen Leistungsflussbedingungen verbessert, indem er sich dynamisch an den aktuellen Betriebspunkt anpasst und so die Infeasibilität herkömmlicher linearer Methoden vermeidet.
Die vorgestellte Arbeit führt ein Kalibrierungs- und Schlussfolgerungsframework ein, das Audio-LLMs durch eine Kalibrierungsphase und eine Verstärkungslernphase mit GRPO befähigt, Sprachqualität nicht nur präziser vorherzusagen, sondern auch multidimensionale Artefakte erklärbar zu beschreiben und zeitlich zu lokalisieren.
Die Arbeit stellt ARCHE vor, ein effizientes, auf End-to-End-Lernen basierendes Bildkompressionsframework, das durch die Kombination von hierarchischen, räumlichen und kanalbasierten Priors sowie adaptiver Merkmalsneujustierung ohne rekurrente oder Transformer-Komponenten einen neuen State-of-the-Art in der Rate-Distortion-Leistung bei gleichzeitig hoher Recheneffizienz erreicht.
Diese Arbeit stellt eine skalierbare, in-situ Diagnosearchitektur vor, die es ermöglicht, zeitliche Degradationen in SRAM-basierten FPGAs während des normalen Betriebs zu charakterisieren und zwischen globalen PDN-bedingten Verzögerungsverschiebungen und lokalisierten, routinginduzierten Störungen zu unterscheiden.
Die Arbeit stellt \texttt{nlm} vor, eine Open-Source-Sammlung von Max-Externals in C++, die Echtzeit-Nichtlinearer-Modal-Synthese für Saiten, Membranen und Platten mit interaktiver Parametersteuerung und Mehrkanalausgabe ermöglicht.
Diese Arbeit untersucht die formationsgeregelte Steuerung heterogener Agenten über einen drahtlosen Mehrfachzugriffskanal, indem sie die Überlagerungseigenschaft des Kanals nutzt, um eine Konvergenzgarantie unter Berücksichtigung von Kommunikationsrate und Geometrie zu gewährleisten und dabei die Anzahl der erforderlichen orthogonalen Übertragungen im Vergleich zu störungsvermeidenden Protokollen erheblich zu reduzieren.
Diese Arbeit stellt einen hochauflösenden, digitalen Zwilling-Datensatz für netzgekoppelte Mikrogrids mit zehn inverterbasierten Erzeugern vor, der synchronisierte elektromagnetische Transientenwellenformen unter elf verschiedenen Störszenarien erfasst und damit eine robuste Benchmark für das Training von Ersatzmodellen sowie die Analyse der cyber-physischen Resilienz bietet.
Diese Arbeit stellt einen regelungstheoretischen Ansatz zur Synthese von geschlossenen Empfehlungssystemen in sozialen Netzwerken vor, der als zustandsrückgeführtes Optimalsteuerungsproblem formuliert wird, um Engagement zu fördern und Polarisierung zu vermeiden, wobei gezeigt wird, dass eine sorgfältige Gewichtung der Zielfunktion für die Stabilität entscheidend ist, während eine übermäßige Belohnung von Engagement zu destabilisierenden Pathologien führen kann.
Diese Arbeit stellt einen datengesteuerten Ausgangsrückführungsregler für nichtlineare Systeme vor, der auf einem inversen Kernel-Interpolationsmodell und einer datenbasierten Referenzauswahl beruht und unter einer verifizierbaren Bedingung an den Datensatz eine praktische Ausgangsregelung garantiert.
Dieses Paper stellt Simulation-in-the-Reasoning (SiR) als ein konzeptionelles Rahmenwerk vor, das domainspezifische Simulatoren direkt in den Denkprozess von Large Language Models integriert, um die reasoning von rein narrativer Plausibilität zu einem überprüfbaren, empirisch fundierten Workflow für autonome Transportsysteme zu transformieren.
Die Arbeit stellt Concept-Gated Visual Distillation (CGVD) vor, ein trainingsfreies Inferenzframework, das die Robustheit von Vision-Language-Action-Modellen in überfüllten Umgebungen durch die Trennung relevanter Ziele von visuellen Ablenkungen und die Erzeugung einer bereinigten Szenenrepräsentation signifikant verbessert.
Der Artikel stellt zwei neue Paradigmen für die multimodale intelligente Kanalmodellierung im 6G-Umfeld vor, nämlich feinabgestimmte Large Language Models (LLM4CM) und den Wireless Channel Foundation Model (WiCo), die auf dem Konzept der „Synästhesie der Maschinen" basieren, und analysiert deren Architekturen, Vor- und Nachteile sowie zukünftige Forschungsrichtungen.
Diese Arbeit präsentiert eine umfassende Analyse der 3D-Rekonstruktion von Funkumgebungskarten mittels UAVs, die den Einfluss von Flughöhe, Bandbreite, Flugbahn und der durch den UAV-Rumpf verursachten Antennenmuster-Verzerrung untersucht und dabei robuste Rekonstruktionsmethoden sowie einen Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit in tiefen Schattenbereichen vorschlägt.
Diese Studie zeigt durch systematische Analysen, dass aktuelle Sprach-Tokenizer primär phonetische statt lexikalisch-semantische Informationen kodieren, was zu einer Diskrepanz zwischen Sprach- und Textsemantik führt und die Leistung multimodaler Large Language Models beeinträchtigt.
Diese Arbeit entwickelt eine effiziente Strategie für die Platzierung von beweglichen Antennen in der Nahfeld-Wireless-Sensing, die durch eine zentrosymmetrische, dreipunktige Anordnung den worst-case Positionsfehler minimiert und dabei konventionellen Festantennen-Arrays überlegen ist.
Die Arbeit stellt FireRedASR2S vor, ein industrietaugliches, all-in-one Spracherkennungssystem, das durch die Integration von vier hochoptimierten Modulen für Spracherkennung, Stimmerkennung, Sprachidentifikation und Interpunktionsvorhersage state-of-the-art Ergebnisse auf zahlreichen Benchmarks für Mandarin, Dialekte und weitere Sprachen erzielt.
Das Paper stellt Spyglass vor, ein spektraler Sensor, der mithilfe des Protokoll-agnostischen Algorithmus Searchlite, eines geschalteten Arrays und der SSFP-Verarbeitungstechnik in einer einzigen Übertragung präzise Ankunftsrichtungen (AoA) und andere Signalparameter mehrerer gleichzeitiger Signale in dichten Funkumgebungen erfasst.
Diese Arbeit stellt ein neuartiges drahtloses Sensorsystem mit beweglichen Antennen vor, das durch die Optimierung einer dreidimensionalen Flugbahn mittels eines effizienten SCA-Algorithmus eine robuste und isotrope Richtungsbestimmung über den gesamten Winkelbereich ermöglicht und dabei die Leistungsgrenzen herkömmlicher feststehender oder nur zweidimensional beweglicher Antennen überwindet.