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Cette note propose une approche de contrôle général appelée « contrôle de suivi de contraintes guidé par champ vectoriel » pour résoudre le problème de suivi de trajectoire géométrique de systèmes mécaniques incertains, qu'ils soient entièrement ou partiellement actionnés, en présence d'incertitudes hétérogènes à variation temporelle rapide et de chemins désirés auto-intersectants.
Cet article présente un cadre de détection de mots-clés (KWS) multi-canaux et orienté de bout en bout qui, en exploitant des indices spatiaux et des priors directionnels, améliore significativement la robustesse au bruit par rapport aux approches conventionnelles.
Cet article propose un nouveau formalisme d'équations différentielles stochastiques d'interpolation (iSDE) et un solveur rapide permettant d'accélérer considérablement le processus d'échantillonnage des modèles de diffusion pour la restauration de la parole, réduisant le nombre d'évaluations du réseau neuronal à seulement 10.
Cet article propose le cadre de calcul de fonction distribué randomisé (RDFC), une forme de communication sémantique qui garantit la confidentialité locale sans nécessiter de hasard commun, tout en réduisant considérablement le taux de communication par rapport aux méthodes traditionnelles.
Cette étude propose un prédicteur de trafic spatio-temporel basé sur une décomposition de rang faible qui, grâce à l'exploitation de la cyclostationarité, offre des performances de routage quasi équivalentes à celles des données en temps réel, avec un temps de trajet excédentaire moyen inférieur à 1,5 minute sur le réseau routier de Séoul.
Cet article présente un générateur de jeu de données de référence inspiré de l'IEEE pour l'évaluation du renseignement passif dans les communications des réseaux électriques intelligents, modélisant les effets de la présence d'observateurs sur la propagation du signal à travers des architectures de réseau hiérarchisées afin de faciliter le développement de détecteurs fédérés.
Cet article propose un cadre de commande prédictive (MPC) à horizon infini pour la stabilisation en temps fini des systèmes discrets sous contraintes, élargissant la région de faisabilité initiale et évitant les contraintes d'égalité terminales tout en garantissant une implémentation calculable pour les systèmes linéaires et non linéaires.
Ce papier présente Speech-Omni-Lite, un cadre économe en ressources qui enrichit les modèles vision-langage pré-entraînés de capacités de compréhension et de génération vocale via des modules légers et des données synthétiques, permettant d'atteindre des performances comparables aux modèles omni-évolutifs massifs avec une fraction des données et de la puissance de calcul.
Cette étude démontre, grâce à des mesures 5G NR réelles collectées dans divers environnements, que le finetuning spécifique à un site des récepteurs neuronaux améliore considérablement les taux d'erreur tout en généralisant ces gains à différents matériels et scénarios de déploiement.
Cet article démontre que le contrôle prédictif de modèle, implémenté sur du matériel embarqué contraint, permet de stabiliser de manière robuste les véhicules maglev à suspension électromagnétique (EMS) à des vitesses supérieures à 600 km/h tout en garantissant le confort de conduite.
Cet article propose une méthode novatrice de génération de réponses impulsionnelles de salle (RIR) en affinant un modèle de texte-vers-audio pré-entraîné, en utilisant des modèles vision-langage pour créer des données d'entraînement et une stratégie d'apprentissage en contexte pour permettre des requêtes libres, démontrant ainsi son efficacité pour la simulation acoustique et l'augmentation de données de parole.
Ce papier présente DRES, un ensemble de données de parole néerlandaise réaliste et semi-spontanée enregistré dans des environnements bruyants, conçu pour évaluer les performances des modèles d'amélioration de la parole et de reconnaissance automatique de la parole, révélant que l'application d'algorithmes d'amélioration de la parole mono-canal n'améliore pas systématiquement les résultats de reconnaissance dans des conditions réalistes.
Cet article propose le filtre de Wiener multicanal distribué (dMWF), un algorithme non itératif et optimal pour les réseaux de capteurs acoustiques sans fil qui permet d'estimer des signaux de parole spécifiques à chaque nœud avec des performances équivalentes à un système centralisé tout en réduisant l'utilisation de la bande passante, même lorsque les nœuds observent des ensembles de sources différents.
Ce papier présente -Occ, un cadre innovant pour la prédiction d'occupation sémantique 3D qui assure une robustesse face aux entrées de caméras incomplètes grâce à une reconstruction masquée multi-vues et un module de mémoire de caractéristiques, améliorant ainsi significativement la précision dans des scénarios de défaillance critique.
Ce papier présente PanoAffordanceNet, un cadre novateur et un nouveau jeu de données 360-AGD conçus pour résoudre les défis de l'ancrage holistique des affordances dans les environnements intérieurs panoramiques en surmontant les distorsions géométriques et la dispersion sémantique grâce à des mécanismes de calibration et de densification spécifiques.
Cet article présente un système de suivi de drones léger basé sur le LiDAR 3D, utilisant un filtre de Kalman étendu adaptatif pour assurer un positionnement relatif robuste et précis dans des environnements sans GPS, même avec des données de nuage de points éparses et bruitées.
Ce rapport technique présente une nouvelle méthode NI, interprétable et peu coûteuse pour estimer les paramètres initiaux d'un modèle trigonométrique à partir de données irrégulièrement échantillonnées et bruyantes, permettant une convergence fiable vers le minimum global même avec un rapport signal-sur-bruit aussi faible que 1,4 dB.
Cette étude évalue un radar FMCW MIMO peu coûteux pour la surveillance sans contact des signes vitaux, révélant qu'il offre une estimation robuste des fréquences respiratoire et cardiaque moyennes à une distance optimale de 70 cm, mais présente des limites significatives en précision pour le suivi des fluctuations instantanées comme la variabilité du rythme cardiaque.
Cet article propose une méthode hybride assistée par modèle pour la prédiction des pertes de parcours en milieu suburbain, qui améliore le modèle de référence CI classique grâce à une compensation adaptative et à l'analyse d'images environnementales, atteignant une erreur quadratique moyenne de 4,04 dB sur des données réelles.
Cet article propose un cadre systématique intégrant l'apprentissage automatique dans la conception d'un contrôleur primal-dual pour la régulation secondaire de fréquence, garantissant la stabilité et l'optimalité à l'état stationnaire tout en améliorant les performances transitoires via des réseaux de neurones.