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Cet article propose un cadre d'intelligence artificielle innovant pour la planification des réseaux 5G/6G, qui améliore la précision de la prédiction spatiale de la demande de trafic grâce à une stratégie de division contextuelle et une correction d'erreur résiduelle, réduisant ainsi les fuites de données et les erreurs de généralisation.
Cet article propose un modèle hiérarchique à base de réseaux de neurones graphiques (HR-GAT) pour estimer avec précision la demande spectrale à l'échelle fine, réduisant significativement les erreurs de prédiction et les biais spatiaux afin d'optimiser la gestion et le partage du spectre pour les régulateurs.
Cet article propose des algorithmes dynamiques distribués permettant à plusieurs agents de calculer collectivement, à partir de données locales non partagées, des certificats de stabilité (via l'équation de Lyapunov) et des contrôleurs LQR optimaux (via l'équation de Riccati) pour des systèmes linéaires, avec une convergence exacte et une robustesse démontrées.
Cet article propose une méthode de contrôle distribué sûr pour les systèmes multi-agents en présence d'agents incontrôlables, utilisant des fonctions de barrière de contrôle reconstruites via un observateur adaptatif pour garantir la sécurité malgré les incertitudes dynamiques.
Cet article présente une solution pionnière de détection de présence humaine utilisant uniquement le matériel Wi-Fi intégré d'ordinateurs portables commerciaux, grâce à une nouvelle technique de spectre Doppler filtré par portée (RF-DS) et un cadre de traitement adaptatif qui éliminent le besoin de capteurs externes tout en garantissant la confidentialité et une faible complexité computationnelle.
En se basant sur des données réelles de véhicules électriques en Californie, cette étude démontre que la viabilité du véhicule-vers-réseau (V2G) dépend fortement du profil de conduite des utilisateurs et de la sensibilité des batteries au vieillissement calendaire, révélant que cette technologie peut être bénéfique pour certains profils sans nuire significativement à la durée de vie des batteries.
Cet article présente un nouveau préhenseur robotique doté de doigts conformes et de pointes à rouleaux dentés, conçu pour séparer et ouvrir de manière fiable les poches stériles scellées, automatisant ainsi une tâche hospitalière répétitive et physiquement éprouvante pour le personnel infirmier.
Cet article propose une nouvelle conception de surfaces intelligentes reconfigurables (RIS) divisées en sous-surfaces dédiées à des utilisateurs spécifiques sur des bandes de fréquence distinctes, offrant des solutions analytiques fermées pour le rapport signal-sur-bruit moyen et démontrant une robustesse exceptionnelle aux conditions non en visibilité directe tout en réduisant considérablement la complexité du système.
Cet article propose une méthode pour immerger les systèmes port-Hamiltoniens non linéaires dans une représentation polynomiale de dimension supérieure tout en préservant leur géométrie et leur bilan énergétique, permettant ainsi la conception de lois de commande stabilisantes via l'optimisation par sommes de carrés.
Cet article propose une expression analytique exacte pour le taux de franchissement de seuil d'un système uplink à surface intelligente reconfigurable (RIS) optimisée en l'absence de lien direct, ainsi qu'une approximation numérique stable pour le lien direct, démontrant que l'ajout d'éléments RIS ou de stations de base réduit la fréquence des franchissements sans amplifier significativement les variations temporelles du canal.
Ce papier présente DINR, un cadre d'inversion par tomographie computationnelle utilisant des priors de diffusion pour régulariser des représentations neuronales implicites, permettant ainsi des reconstructions 3D de haute qualité à partir de données de tomographie neutronique à vues éparses, même sur des structures de béton réelles.
Cet article démontre que le modèle de distorsion , bien que adapté aux communications, est trop pessimiste pour le radar monostatique ISAC car l'émetteur peut surveiller son signal, et propose de nouvelles bornes de Cramér-Rao tenant compte des non-linéarités de l'amplificateur de puissance et du bruit de phase pour quantifier avec plus de précision les limites de détection.
Cet article présente une architecture de référence et une feuille de route pour les supercalculateurs centrés sur le quantum (QCSC), qui visent à intégrer de manière transparente les unités de traitement quantique, graphique et centrale afin de surmonter les limites actuelles de l'orchestration manuelle et d'accélérer la découverte d'algorithmes hybrides pour des applications critiques.
Cette lettre propose des stratégies de mitigation du bruit de phase pour les systèmes MIMO massifs mmWave à modulation spatiale généralisée, notamment via la conception de constellations robustes et une architecture de compensation à étape unique qui améliorent significativement la résilience du système.
Ce papier présente la base de données trajectoRIR, une collection unique de réponses impulsionnelles de salle et d'enregistrements audio dynamiques le long d'une trajectoire contrôlée, capturés par diverses configurations de microphones mobiles et stationnaires pour soutenir des tâches avancées de traitement du signal acoustique.
Cet article propose une méthode de super-résolution ECG en boucle fermée, nommée CECGSR, qui améliore la reconstruction des signaux cardiaques en réduisant le bruit et les artefacts grâce à un mécanisme de rétroaction négative, surpassant ainsi les approches en boucle ouverte existantes sur le jeu de données PTB-XL.
Cet article présente une méthode de quantification dynamique de l'incertitude en temps réel pour les sorties de capteurs dépendant de données d'étalonnage préenregistrées, démontrant sur des plateformes matérielles embarquées une accélération significative par rapport aux méthodes de Monte Carlo et une amélioration notable de la précision dans des applications de détection de contours.
Ce papier propose SAAIPAA, un cadre d'attaque physique adversaire invariant aux angles d'aspect pour les modèles de reconnaissance automatique de cibles SAR, qui optimise la disposition de réflecteurs pour tromper efficacement ces systèmes même sans connaissance préalable des angles de vue de la plateforme.
Ce papier présente ParaS2S, un cadre d'apprentissage par renforcement et un benchmark associés conçus pour optimiser les modèles de parole-à-parole afin qu'ils répondent de manière appropriée tant sur le fond que sur le style en intégrant les indices paralinguistiques, surpassant ainsi les méthodes d'ajustement supervisé traditionnel.
Cet article propose une analyse des limites fondamentales et un algorithme itératif pratique pour la conception de précodeurs dans les systèmes MIMO intégrés de détection et de communication sécurisés face à un espion et un récepteur de détection à antennes multiples.