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326 artículos

AI-Enhanced Spatial Cellular Traffic Demand Prediction with Contextual Clustering and Error Correction for 5G/6G Planning

Este artículo presenta un marco de inteligencia artificial que mejora la predicción espacial de la demanda de tráfico celular para la planificación de redes 5G/6G mediante una estrategia de división de datos consciente del contexto y corrección de errores residuales, logrando así una mayor generalización espacial y una reducción del error en comparación con métodos tradicionales.

Mohamad Alkadamani, Colin Brown, Halim YanikomerogluThu, 12 Ma⚡ eess

Human Presence Detection via Wi-Fi Range-Filtered Doppler Spectrum on Commodity Laptops

Este artículo presenta la primera solución de detección de presencia humana en portátiles comerciales que utiliza exclusivamente su hardware Wi-Fi integrado mediante una nueva técnica de espectro Doppler filtrado por rango (RF-DS) y un marco de procesamiento adaptativo, eliminando la necesidad de sensores externos, infraestructura adicional o problemas de privacidad asociados a las cámaras.

Jessica Sanson, Rahul C. Shah, Valerio FrascollaThu, 12 Ma⚡ eess

The potential and viability of V2G for California BEV drivers

Este estudio utiliza datos reales de vehículos eléctricos en California para demostrar que la viabilidad de la tecnología V2G depende del perfil del conductor y de la sensibilidad del envejecimiento de la batería, siendo más factible para conductores que cargan diariamente y pudiendo incluso mejorar la retención de capacidad en ciertas condiciones.

Clement Wong, Amalie Trewartha, Steven B. Torrisi, Alexandre L. S. FilipowiczThu, 12 Ma⚡ eess

Phase Selection and Analysis for Multi-frequency Multi-user RIS Systems Employing Subsurfaces

Este artículo presenta un diseño de superficie inteligente reconfigurable (RIS) dividido en subsuperficies, donde cada una está optimizada para un usuario específico en una banda de frecuencia distinta, logrando soluciones cerradas para la relación señal-ruido y tasas de transmisión con una complejidad reducida y una notable robustez frente a condiciones no de línea de vista.

Amy S. Inwood, Peter J. Smith, Philippa A. Martin, Graeme K. WoodwardThu, 12 Ma⚡ eess

Level Crossing Rate Analysis for Optimal Single-user RIS Systems

Este artículo presenta un análisis de la tasa de cruce de nivel (LCR) en sistemas de superficie inteligente reconfigurable (RIS) de usuario único, derivando una expresión analítica exacta para el canal RIS-únicoy proponiendo una aproximación numéricamente estable para el canal directo, demostrando que los sistemas RIS no amplifican significativamente las variaciones temporales del canal, lo cual facilita la adquisición de información de estado del canal (CSI).

Amy S. Inwood, Peter J. Smith, Philippa A. Martin, Graeme K. WoodwardThu, 12 Ma⚡ eess

Regularizing INR with diffusion prior self-supervised 3D reconstruction of neutron computed tomography data

Este artículo presenta DINR, un marco de inversión de tomografía computarizada difusiva que regulariza las representaciones neuronales implícitas mediante priores de difusión preentrenados en datos sintéticos para lograr reconstrucciones 3D de alta calidad de microestructuras de concreto a partir de datos de tomografía computarizada de neutrones con vistas escasas, superando significativamente a los métodos tradicionales en términos de calidad de imagen y caracterización estructural.

Maliha Hossain, Haley Duba-Sullivan, Amirkoushyar ZiabariThu, 12 Ma⚡ eess

Reference Architecture of a Quantum-Centric Supercomputer

Este artículo presenta una arquitectura de referencia y una hoja de ruta para los sistemas de supercomputación centrada en la cuántica (QCSC), los cuales integran unidades de procesamiento cuántico, GPU y CPU en una infraestructura co-diseñada para superar las limitaciones actuales de orquestación manual y acelerar el descubrimiento de algoritmos híbridos en aplicaciones como la química y la ciencia de materiales.

Seetharami Seelam, Jerry M. Chow, Antonio Córcoles, Sarah Sheldon, Tushar Mittal, Abhinav Kandala, Sean Dague, Ian Hincks, Hiroshi Horii, Blake Johnson, Michael Le, Hani Jamjoom, Jay M. GambettaThu, 12 Ma⚡ eess

Exploiting Spatial Modulation for Strong PhaseNoise Mitigation in mmWave Massive MIMO

Este artículo propone un sistema de modulación espacial generalizada (GRSM) con constelaciones MQAM optimizadas y una arquitectura de compensación de ruido de fase de una sola etapa para mitigar eficazmente los efectos del ruido de fase en sistemas MIMO masivos en ondas milimétricas, logrando una detección espacial robusta y un rendimiento cercano al ideal sin ruido de fase.

Oshin Daoud, Haifa Fares, Amor Nafkha, Yahia Medjahdi, Laurent ClavierThu, 12 Ma⚡ eess

The trajectoRIR Database: Room Acoustic Recordings Along a Trajectory of Moving Microphones

Este artículo presenta la base de datos trajectoRIR, una colección única de grabaciones acústicas estáticas y en movimiento a lo largo de una trayectoria controlada en una habitación, diseñada para apoyar tareas avanzadas de procesamiento de señales como la localización de fuentes sonoras y la reconstrucción de campos sonoros dinámicos.

Stefano Damiano, Kathleen MacWilliam, Valerio Lorenzoni, Thomas Dietzen, Toon van WaterschootMon, 09 Ma⚡ eess

CECGSR: Circular ECG Super-Resolution

Este artículo propone CECGSR, un enfoque de super-resolución circular de ECG basado en un sistema de retroalimentación cerrada que supera a los métodos de bucle abierto existentes al modelar el proceso de degradación, garantizar un error en estado estacionario cercano a cero y mejorar la reconstrucción de señales cardíacas en entornos ruidosos.

Honggui Li, Zhengyang Zhang, Dingtai Li, Sinan Chen, Nahid Md Lokman Hossain, Hantao Lu, Ruobing Wang, Xinfeng Xu, Yinlu Qin, Yuting Feng, Maria Trocan, Dimitri Galayko, Amara Amara, Mohamad SawanMon, 09 Ma⚡ eess

Digital Methods to Quantify Sensor Output Uncertainty in Real Time

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.

Orestis Kaparounakis, Phillip Stanley-MarbellMon, 09 Ma⚡ eess

SAAIPAA: Optimizing aspect-angles-invariant physical adversarial attacks on SAR target recognition models

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.

Isar Lemeire, Yee Wei Law, Sang-Heon Lee, William Meakin, Tat-Jun ChinMon, 09 Ma⚡ eess

ParaS2S: Benchmarking and Aligning Spoken Language Models for Paralinguistic-aware Speech-to-Speech Interaction

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.

Shu-wen Yang, Ming Tu, Andy T. Liu, Xinghua Qu, Hung-yi Lee, Lu Lu, Yuxuan Wang, Yonghui WuMon, 09 Ma⚡ eess