325 articles
Cet article propose de nouveaux cadres méthodologiques et des formules universelles explicites pour la stabilisation inverse optimale de systèmes non linéaires affines en commande définis sur l'orthant positif, en utilisant des fonctions « contractantes et expansives » adaptées aux contraintes de positivité des états et des commandes.
Cet article propose le cadre Multi-View Tensor Fusion (MVTF), qui exploite les vidéos synchronisées de plusieurs angles pour apprendre des corrélations inter-visions et améliorer significativement l'extraction de la parole d'un locuteur cible, que le système soit utilisé en mode mono- ou multi-visions.
Cet article propose une approche de linéarisation successive pilotée par les données pour le contrôle de tension dans les réseaux de distribution, permettant de surmonter les limites des approximations linéaires fixes en s'adaptant dynamiquement aux non-linéarités des équations de flux de puissance et aux fluctuations des charges.
Cet article présente un nouveau cadre de post-entraînement pour les modèles linguistiques audio qui, en combinant une étape d'étalonnage et un apprentissage par renforcement avec GRPO, améliore considérablement l'évaluation descriptive de la qualité de la parole en permettant une analyse multidimensionnelle, une localisation temporelle précise des artefacts et une prédiction plus fiable des scores MOS.
Le papier présente ARCHE, un cadre de compression d'images appris de bout en bout qui allie efficacité de modélisation et performance computationnelle en unifiant des priors hiérarchiques, spatiaux et canalaires sans recourir à des composants récurrents ou transformateurs, atteignant ainsi des résultats de l'état de l'art en taux-distorsion.
Cet article présente une architecture de diagnostic temporel in situ évolutive pour les FPGA basés sur SRAM, capable de distinguer et de caractériser finement, sans instrumentation externe, les dégradations de délai induites par le réseau d'alimentation de ceux provoqués par des perturbations de routage en analysant les distributions de probabilité et les corrélations spatiales.
Le papier présente \texttt{nlm}, un ensemble d'externes Max open-source en C++ permettant la synthèse modale non linéaire en temps réel pour les cordes, les membranes et les plaques, offrant ainsi un contrôle interactif des paramètres physiques et une sortie multicanal pour faciliter l'exploration de cette technique par les créateurs sonores.
Cet article propose une méthode de contrôle de formation pour des agents hétérogènes communiquant via un canal multiple accès sans fil, qui exploite la superposition des signaux pour calculer des combinaisons convexes normalisées et garantit la convergence vers une formation prescrite sous des conditions liées au taux de communication et à la géométrie du système.
Cet article présente un jeu de données haute fidélité généré par jumeau numérique pour les microgrids à base d'onduleurs, couvrant onze scénarios de perturbations avec des signaux électromagnétiques transitoires synchronisés destinés à l'entraînement de modèles de substitution et à l'analyse de résilience cyber-physique.
Cet article propose une synthèse de contrôle optimal pour les systèmes de recommandation dans les réseaux sociaux, démontrant que la conception d'un contrôleur à rétroaction d'état peut stabiliser les dynamiques d'opinion et équilibrer l'engagement avec la diversité, tandis que des pondérations inadaptées risquent de provoquer une polarisation et une instabilité.
Cet article présente un contrôleur en boucle fermée basé sur l'apprentissage inverse pour des systèmes non linéaires, qui utilise des données entrée-sortie sans bruit pour garantir une régulation pratique de la sortie sous une condition vérifiable sur le jeu de données.
Ce papier propose le cadre conceptuel de la « Simulation-in-the-Reasoning » (SiR), qui intègre des simulateurs de domaine directement dans le cycle de raisonnement des modèles de langage pour transformer le raisonnement hypothétique en un processus vérifiable et empiriquement fondé, spécifiquement conçu pour les systèmes de transport autonomes.
Ce papier propose le cadre d'inférence sans entraînement et indépendant du modèle, appelé distillation visuelle à porte conceptuelle (CGVD), qui surmonte le « fossé précision-raisonnement » des modèles vision-langage-action dans des environnements encombrés en éliminant le bruit sémantique via l'inpainting de Fourier et en ciblant précisément les objets à manipuler, permettant ainsi d'atteindre un taux de réussite de 77,5 % contre 43,0 % pour les méthodes de l'état de l'art.
Cet article propose deux nouveaux paradigmes de modélisation intelligente de canaux multimodaux pour la 6G, basés sur les grands modèles de langage (LLM4CM) et un modèle fondamental dédié aux canaux sans fil (WiCo), afin de répondre aux exigences de prédiction précise, d'extensibilité et de participation systémique dans des environnements de communication complexes.
Cet article présente une analyse complète de la reconstruction de cartes radioenvironnementales 3D par drones, démontrant l'impact de l'altitude, de la bande passante, de la trajectoire et de la calibration des antennes sur la précision, tout en proposant des méthodes avancées comme le krigeage simple et la décomposition des zones d'ombre profonde pour améliorer la fiabilité des mesures.
Cette étude révèle que les tokeniseurs de parole actuels capturent principalement des informations phonétiques plutôt que sémantiques, ce qui soulève des défis pour leur intégration dans les modèles de langage multimodaux et guide la conception de futures méthodes de tokenisation.
Cet article propose une stratégie de placement robuste d'antennes mobiles pour la détection en champ proche, établissant une distribution centro-symétrique optimale et un schéma de déploiement discret à trois points qui minimisent l'erreur de position tout en surpassant les réseaux d'antennes fixes avec une complexité de calcul négligeable.
Ce papier présente FireRedASR2S, un système de reconnaissance automatique de la parole (ASR) industriel de pointe intégrant quatre modules unifiés (ASR, détection d'activité vocale, identification de langue parlée et prédiction de ponctuation) qui atteignent des performances state-of-the-art sur divers benchmarks multilingues et dialectaux.
Ce papier présente Spyglass, un capteur de spectre utilisant une antenne commutée et l'algorithme Searchlite pour estimer avec précision l'angle d'arrivée de signaux multiples en une seule transmission, surmontant ainsi les défis de coût et de complexité du traitement de réseau dans des environnements radiofréquences denses.
Cet article propose un système de détection sans fil innovant utilisant une antenne mobile en mouvement 3D pour optimiser la trajectoire de l'antenne et minimiser l'erreur angulaire maximale, surpassant ainsi les performances des systèmes à antennes fixes ou à mouvement bidimensionnel en offrant une estimation de direction plus robuste et précise sur l'ensemble de la région angulaire.