331 articles
Cet article présente la méthode DUFWI (Deep Unfolded Full Waveform Inversion), une approche d'inversion profonde guidée par la physique qui permet une reconstruction en temps réel de la vitesse du son pour la détection précise de l'œdème, surclassant les méthodes classiques en qualité d'image et en efficacité computationnelle.
Cet article caractérise l'impact de l'estimation de phasor par DFT fenêtrée sur l'observabilité des oscillations en dérivant sa réponse fréquentielle complexe et en proposant une méthode de correction pour restaurer les amplitudes et phases réelles à partir des données des PMU.
Cet article propose une approche durable pour les ondes porteuses de la 6G en intégrant orthogonalité et non-orthogonalité, démontrant que le format SC-NOFS(2D) offre une solution polyvalente supérieure pour répondre aux exigences de haut débit, de faible latence et de haute mobilité.
Cet article propose une méthode d'adaptation d'accent sans paramétrage pour les modèles de base de la parole, qui identifie et contrôle les variations d'accent en injectant des vecteurs de décalage dans une couche spécifique des représentations cachées, réduisant ainsi le taux d'erreur mot sur huit accents différents.
L'article propose ImKWS, une méthode d'adaptation au moment du test pour la détection de mots-clés qui surmonte les déséquilibres de classes et le bruit environnemental en divisant le processus de minimisation de l'entropie en branches de récompense et de pénalité distinctes, assurant ainsi une adaptation fiable sans données étiquetées.
Cet article examine les défis et les opportunités des métasurfaces intelligentes empilées (SIM) pour l'informatique en onde dans les réseaux de nouvelle génération, en présentant leur état de l'art, leurs applications potentielles et les obstacles à surmonter pour établir ce nouveau paradigme de traitement du signal.
Cet article analyse l'ill-posedness des problèmes de diffusion inverse basés sur les informations d'état de canal (CSI) dans les systèmes ISAC, démontre que la restriction à une région d'intérêt (ROI) améliore significativement la condition du problème et la précision de reconstruction, et propose un cadre d'optimisation quadratique contraint par la ROI validé par des simulations.
Cette étude propose une méthode postérieure et sans réentraînement, basée sur l'orientation des activations, pour neutraliser l'accent tout en préservant le timbre de la voix dans les modèles de synthèse vocale zéro-shot.
Cet article propose un cadre d'estimation de canal adapté à la conditionnement pour les systèmes MIMO assistés par surfaces intelligentes reconfigurables dans la bande supérieure intermédiaire, résolvant les problèmes de mal-conditionnement liés à la propagation en champ proche et à la corrélation spatiale par un regroupement de colonnes gourmand et une conception de phase par blocs, sans hypothèse de parcimonie.
Cet article propose une stratégie d'allocation optimale de puissance basée sur l'apprentissage par renforcement pour maximiser la sécurité des communications dans un réseau de relais sous-marin à récolte d'énergie utilisant une transmission hybride optique-acoustique, surpassant ainsi des algorithmes plus simples face aux dynamiques de batterie et aux conditions de canal variables.
Cet article propose un cadre unifié de localisation assisté par la récupération qui combine le charting de canal et les réseaux d'attention graphique pour surmonter les limites des méthodes existantes en matière de complexité et d'exploitation des corrélations dans les espaces CSI de haute dimension, offrant ainsi une précision supérieure dans divers scénarios.
Ce travail présente MAD, un nouveau jeu de données multimodal et multi-perspective doté d'annotations hiérarchiques, qui synchronise des signaux physiologiques variés (EEG, ECG, etc.) et des vidéos faciales pour modéliser l'ensemble du processus émotionnel et servir de référence fiable pour la reconnaissance des émotions.
Cet article propose un nouveau cadre de détection des pics J en ballistocardiographie basé sur la prédiction d'ensembles, qui, grâce à un jeu de données public multi-sujets, surpasse les méthodes de segmentation traditionnelles en offrant une meilleure précision avec une complexité computationnelle réduite pour le suivi cardiaque pendant le sommeil.
Cette étude croisée examine les capacités de classification automatique de la parole d'enfants autistes et non autistes en finnois, français et slovaque, révélant que si certains marqueurs acoustiques sont partagés, la généralisation inter-langues reste limitée et nécessite une modélisation adaptée à chaque langue.
Cette étude multilingue (finnois, français, slovaque) révèle que le profil prosodique des enfants autistes se caractérise par des marqueurs acoustiques distincts et potentiellement universels, notamment une variabilité accrue de l'intensité et une qualité de voix plus claire, remettant ainsi en question les modèles basés sur la déficience.
Ce papier présente un système robuste et open-source qui combine une diarisation neuronale avancée et un modèle de reconnaissance vocale adapté pour extraire efficacement les conditions médicales des dialogues cliniques en Hinglish, ayant remporté la première place du défi DISPLACE-M.
Cet article présente un cadre de régression unifié basé sur le formalisme lagrangien, dans lequel un modèle utilisant la transformée en cosinus discrète (DCT) émerge comme une approche novatrice offrant des avantages computationnels et une meilleure convergence grâce à l'utilisation de la base cosinus comme contraintes.
Cet article propose un cadre unifié pour les formes d'onde multicporteuses de la 6G, en analysant leurs principes de conception, leurs performances et leurs défis afin de guider leur adoption dans les réseaux de nouvelle génération.
Cet article propose une approche d'optimisation alternée pour concevoir un système DFRC MIMO assisté par une surface intelligente reconfigurable hybride (HRIS), visant à maximiser le rapport signal sur interférence et bruit (SINR) de la détection radar tout en garantissant les exigences de communication.
Ce papier propose une méthode novatrice pour estimer efficacement les graphes d'interférence dans les réseaux de capteurs sans fil en intégrant cette tâche à une inondation concurrente via le contrôle de la puissance d'émission, permettant ainsi d'économiser des ressources et de faciliter l'utilisation d'algorithmes de planification existants sur des dispositifs commerciaux.