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Este artículo presenta marcos metodológicos y fórmulas universales explícitas para el diseño de controladores estables y óptimos inversamente para sistemas no lineales afines en el control que operan en el ortante positivo, abordando las restricciones de positividad mediante el uso de funciones "contractoras y expansoras" y controladores de Lyapunov estrictos.
Este trabajo propone MVTF, un marco novedoso que utiliza videos de labios sincronizados desde múltiples perspectivas durante el entrenamiento para extraer correlaciones cruzadas y mejorar significativamente la extracción de la voz del hablante objetivo, tanto en escenarios de una sola vista como de múltiples vistas.
Este artículo propone un enfoque de linealización sucesiva basado en datos para el control de voltaje en redes de distribución, el cual supera las limitaciones de las aproximaciones lineales fijas al adaptarse dinámicamente a las no linealidades del flujo de potencia y garantizar la convergencia a puntos óptimos bajo condiciones de alta penetración de recursos energéticos distribuidos.
Este artículo presenta un marco de calibración y razonamiento que, mediante un ajuste post-entrenamiento con aprendizaje por refuerzo (GRPO), adapta modelos de lenguaje de audio grandes para superar las puntuaciones de opinión media y lograr un estado del arte en la evaluación descriptiva multidimensional, la localización temporal y la clasificación de artefactos en el habla.
El artículo presenta ARCHE, un marco de compresión de imágenes aprendido de extremo a extremo que equilibra precisión y eficiencia computacional mediante un diseño convolucional unificado, logrando una eficiencia tasa-distorsión superior a los codecs tradicionales y modelos autoregresivos existentes sin depender de componentes recurrentes o basados en transformadores.
Este artículo presenta una arquitectura de diagnóstico temporal in-situ escalable para FPGAs basadas en SRAM que permite caracterizar y diferenciar la degradación del tiempo de enrutamiento causada por la red de distribución de energía (PDN) y las perturbaciones de configuración mediante el análisis estadístico de distribuciones de retraso probabilístico sin interrumpir la operación normal del diseño.
El artículo presenta \texttt{nlm}, un conjunto de extensiones de código abierto en C++ para el entorno Max que habilitan la síntesis modal no lineal en tiempo real para cuerdas, membranas y placas, facilitando el control interactivo de parámetros físicos y la carga de datos modales personalizados para compositores y diseñadores sonoros.
Este artículo presenta un método de control de formación para agentes heterogéneos que explota la superposición de señales en canales inalámbricos para calcular combinaciones convexas normalizadas, garantizando la convergencia bajo condiciones basadas en la tasa de comunicación y la geometría, lo que reduce significativamente la necesidad de transmisiones ortogonales en comparación con los protocolos tradicionales.
Este artículo presenta un conjunto de datos de gemelo digital de alta fidelidad generado mediante un modelo EMT en MATLAB/Simulink para una microrred de CA de baja tensión con diez generadores distribuidos basados en inversores, que abarca once escenarios operativos y de perturbación con waveforms de transitorios electromagnéticos sincronizados y validados físicamente para facilitar el modelado de sustitutos, la clasificación de perturbaciones y el análisis de resiliencia ciberfísica.
Este artículo aborda el diseño de sistemas de recomendación para redes sociales desde una perspectiva de control óptimo, demostrando que la selección adecuada de parámetros garantiza la estabilidad del sistema, mientras que una ponderación excesiva del compromiso puede provocar comportamientos desestabilizadores y patológicos.
Este artículo presenta un controlador de retroalimentación de salida basado en aprendizaje inverso para sistemas no lineales que utiliza datos de entrada/salida sin ruido para lograr una regulación práctica, estableciendo una condición verificable sobre el conjunto de datos que garantiza el rendimiento del sistema.
Este artículo introduce el marco conceptual "Simulation-in-the-Reasoning" (SiR), que integra simuladores específicos del dominio en el ciclo de razonamiento de los modelos de lenguaje para transformar el razonamiento hipotético en un flujo de trabajo falsable y empíricamente validado, con el objetivo de desarrollar sistemas de transporte autónomo más confiables y fundamentados en datos reales.
El artículo presenta CGVD, un marco de inferencia libre de entrenamiento que supera la brecha entre precisión y razonamiento en modelos de visión-lenguaje-acción mediante la eliminación de distractores visuales y la preservación de la geometría espacial, logrando una tasa de éxito significativamente superior en entornos de manipulación altamente desordenados.
Este artículo presenta y compara dos nuevos paradigmas de modelado de canales inteligentes multimodales para el 6G, basados en la sinestesia de las máquinas: el uso de grandes modelos de lenguaje ajustados (LLM4CM) y un modelo fundacional preentrenado para canales inalámbricos (WiCo), con el fin de lograr predicción precisa, escalabilidad e interpretabilidad física en entornos de comunicación complejos.
Este artículo presenta un análisis integral de la reconstrucción de Mapas del Entorno Radioeléctrico (REM) en 3D mediante UAVs, evaluando el impacto de la altitud, el ancho de banda, las trayectorias y los patrones de antena, y proponiendo metodologías robustas como el Kriging simple y la descomposición espacial para mejorar la precisión en condiciones de muestreo escaso y sombras profundas.
Este artículo demuestra mediante análisis sistemáticos que los tokenizadores de voz actuales capturan principalmente información fonética en lugar de semántica léxica, revelando una discrepancia crítica con la semántica basada en texto que afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje multimodales y proponiendo implicaciones para el diseño de futuros tokenizadores.
Este artículo propone una estrategia de despliegue óptima de antenas móviles para sensores inalámbricos de campo cercano que minimiza el error de posición mediante una distribución simétrica y una solución de tres puntos, superando a las antenas fijas con una complejidad computacional mínima.
El artículo presenta FireRedASR2S, un sistema industrial de reconocimiento automático del habla de última generación que integra módulos unificados de detección de actividad vocal, identificación de lenguaje hablado, predicción de puntuación y transcripción de habla y canto en múltiples idiomas y dialectos, superando el estado del arte en diversos benchmarks.
Spyglass es un sensor de espectro de bajo costo que utiliza una antena conmutada y algoritmos como Searchlite y SSFP para estimar con precisión el ángulo de llegada (AoA) y separar múltiples señales simultáneas en un solo disparo, logrando una precisión mediana de 1,4° con hardware comercial.
Este artículo propone un sistema de detección inalámbrica que utiliza una antena móvil en movimiento tridimensional para optimizar su trayectoria y minimizar el error cuadrático medio de estimación direccional, logrando así un rendimiento de detección más robusto e isotrópico en comparación con las antenas fijas o el movimiento bidimensional.