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Este artículo presenta un método para la cuantificación dinámica de incertidumbre en tiempo real en sensores que utilizan datos de calibración prealmacenados, demostrando su viabilidad en hardware embebido de bajo consumo mediante una implementación que supera significativamente a los métodos de Monte Carlo y mejora la precisión en aplicaciones como la detección de bordes.
El artículo presenta SAAIPAA, un marco de ataque adversario físico para reconocimiento de objetivos en radar de apertura sintética (SAR) que optimiza la posición y orientación de reflectores para engañar a modelos de aprendizaje automático de manera invariante a los ángulos de aspecto, logrando altas tasas de éxito incluso sin conocer la perspectiva de la plataforma SAR.
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 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 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.
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 propone un método de adaptación de acento sin parámetros para modelos de fundamentación de voz que identifica y controla la variación de acento como un subespacio interpretable en las activaciones ocultas, logrando reducir consistentemente la tasa de error de palabras al inyectar direcciones de desplazamiento en una banda estrecha de capas intermedias durante la inferencia.
El artículo presenta ImKWS, un método de adaptación en tiempo de prueba para la detección de palabras clave que resuelve el desequilibrio de clases entre palabras raras y ruido de fondo mediante una estrategia de entropía dividida en ramas de recompensa y penalización junto con consistencia en transformaciones de audio.
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 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 estudio presenta un método post-hoc y sin entrenamiento que utiliza el direccionamiento de activaciones durante la inferencia para neutralizar el acento en modelos de texto a voz de cero disparos, preservando al mismo tiempo la timbre original del hablante.
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 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.
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 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.
Este estudio presenta un análisis transversal de la clasificación del habla de niños autistas y no autistas en finlandés, francés y eslovaco, revelando que, aunque existen marcadores acústicos compartidos, el rendimiento de los modelos varía significativamente entre idiomas y requiere enfoques adaptados a cada lengua.
Este estudio analiza un corpus multilingüe de habla infantil en finés, francés y eslovaco para demostrar que las diferencias prosódicas en el autismo incluyen marcadores acústicos más allá del tono, como la variabilidad de intensidad y la calidad vocal, lo que sugiere un perfil prosódico distintivo y complejo en lugar de una mera deficiencia.
Este artículo presenta un sistema robusto y de código abierto que combina diarización neuronal y reconocimiento de voz adaptado para extraer condiciones médicas de diálogos clínicos en hinglish con solapamiento de habla, logrando el primer lugar en el desafío DISPLACE-M.