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El artículo presenta ParaS2S, un nuevo marco de aprendizaje por refuerzo y un benchmark (ParaS2SBench) que optimizan la capacidad de los modelos de voz a voz para responder adecuadamente tanto en contenido como en estilo paralingüístico, superando a los enfoques anteriores con menos datos de entrenamiento.
Este artículo caracteriza la transición inducida por la deriva en los canales de posición de primera llegada, identificando una distancia de propagación característica que separa el régimen de difusión de cola pesada (distribución de Cauchy) del régimen regularizado de decaimiento exponencial, y demuestra que las aproximaciones gaussianas subestiman severamente el potencial de comunicación en entornos de baja deriva.
Este artículo presenta un canal MIMO con eavesdropper y receptor de detección, analiza sus límites fundamentales de rendimiento y propone un algoritmo iterativo de dos etapas para diseñar precodeurs que optimicen la tasa de suma ponderada en sistemas ISAC seguros.
Este artículo presenta CELM, el primer modelo fundacional de EEG a lenguaje que genera informes clínicos automatizados a partir de grabaciones de EEG de larga duración, logrando mejoras significativas en métricas de generación al integrar modelos de EEG preentrenados con modelos de lenguaje.
Este artículo presenta DUFWI, un método de inversión de onda completa desplegado en profundidad que combina principios físicos con aprendizaje automático para lograr una reconstrucción en tiempo real de la velocidad del sonido con alta precisión, permitiendo así una detección fiable del edema en imágenes de ultrasonido.
Este estudio presenta un marco híbrido de GeoAI que integra MGWR, Random Forest y ST-GCN para modelar con alta precisión la heterogeneidad espaciotemporal de los flujos de tráfico multimodal y su interacción con el uso del suelo, demostrando su superioridad frente a modelos convencionales y ofreciendo una herramienta interpretable para la planificación urbana basada en evidencia.
Esta encuesta ofrece una visión integral de las metasuperficies inteligentes apiladas (SIM), abarcando sus principios físicos, marcos de modelado, realizaciones de hardware y aplicaciones emergentes en comunicaciones de próxima generación, mientras identifica desafíos clave para su implementación en sistemas 6G.
Esta carta deriva la respuesta de frecuencia compleja completa del estimador de fasores basado en la transformada discreta de Fourier (DFT) con ventana, demostrando cómo la ventana introduce atenuación y desplazamiento de fase en las componentes de oscilación, y propone un método de recuperación para restaurar la amplitud y fase reales a partir de los datos de las unidades de medición de fasores (PMU).
Este artículo propone una aproximación sostenible para las ondas de señal de la 6G que integra ortogonalidad y no ortogonalidad, identificando al formato SC-NOFS(2D) como la solución más versátil para satisfacer los futuros requisitos de alta velocidad, baja latencia y movilidad.
Este artículo revisa el estado del arte de las superficies inteligentes apiladas (SIM), que permiten la computación en el dominio de las ondas para mejorar la eficiencia energética y la latencia en redes de próxima generación, al tiempo que identifica los desafíos actuales y explora futuras direcciones para establecerlas como un nuevo paradigma de procesamiento de señales.
Este trabajo presenta un modelo estadístico de múltiples disparos para receptores cuánticos de átomos de Rydberg que permite la detección óptima de señales de RF mediante pruebas de razón de verosimilitud, demostrando que un número reducido de disparos cuánticos supera significativamente a los detectores de energía clásicos.
Este artículo analiza la mal condicionamiento de la dispersión inversa electromagnética basada en información de estado del canal (CSI) en sistemas ISAC, demostrando que restringir la región de interés alrededor del dispersor real reduce el número de condición y mejora la reconstrucción de materiales mediante un marco de programación cuadrática validado por simulaciones.
Este artículo propone un marco de estimación de canal consciente de la condición para sistemas MIMO asistidos por superficies inteligentes reconfigurables en la banda media superior, que transforma un problema mal condicionado en subproblemas bien condicionados mediante agrupación de columnas y diseño de fases por tramos, logrando un rendimiento robusto sin depender de suposiciones de dispersión.
Este artículo propone un modelo de señal físicamente consistente y un marco de optimización basado en la alternancia para RISs STAR con amplificación por elemento y división de potencia sin pérdidas, demostrando mediante resultados numéricos ganancias sustanciales en la tasa de suma respecto a los RISs BD pasivos convencionales.
Este artículo propone una estrategia de asignación óptima de potencia basada en aprendizaje por refuerzo para maximizar el rendimiento de seguridad a largo plazo en redes de relés de recolección de energía submarinas con transmisión híbrida óptico-acústica, demostrando su superioridad frente a algoritmos greedy y naive en entornos con turbulencia, obstáculos y escuchas no autorizadas.
El artículo presenta StreamVoiceAnon+, un método de anonimización de hablantes en tiempo real que preserva la emoción mediante microajuste supervisado y destilación emocional a nivel de cuadro, logrando una mejora significativa en la retención de emociones sin añadir latencia ni comprometer la privacidad.
Este artículo propone un marco unificado de localización asistida por recuperación que combina el mapeo de canales para la búsqueda eficiente de puntos de referencia y una red de atención gráfica para modelar correlaciones espaciales, logrando así una estimación de posición más precisa y escalable que los métodos existentes basados en huellas dactilares de CSI.
Este artículo analiza el rendimiento de seguridad de las redes de apertura continua (CAPA) en canales de desvanecimiento, demostrando teóricamente y validando mediante simulaciones que superan a las redes de antenas discretas en términos de tasa de secreto y probabilidad de interrupción de secreto, con una diversidad igual a los grados de libertad espaciales.
Este trabajo presenta MAD, un nuevo conjunto de datos multimodal y multivista con anotaciones jerárquicas que sincroniza señales fisiológicas (como EEG y ECG) con videos faciales RGB-D de 18 participantes para modelar la dinámica emocional desde perspectivas neural, fisiológica y conductual, validando su utilidad mediante experimentos de reconocimiento de emociones y análisis de mecanismos afectivos.
Este trabajo presenta un nuevo conjunto de datos de BCG-ECG basado en almohadas y propone un marco de detección de picos J mediante predicción de conjuntos que, al modelar los picos como eventos temporales discretos, supera a los métodos de segmentación tradicionales en rendimiento, eficiencia y simplicidad para el monitoreo de la frecuencia cardíaca durante el sueño.