381 articoli
Questo articolo presenta GF-BiLSTM, un modello di fusione profonda che sfrutta sia l'ampiezza che la fase delle informazioni sullo stato del canale Wi-Fi per migliorare significativamente il riconoscimento delle attività robotiche e la robustezza rispetto alla velocità, colmando la lacuna delle ricerche precedenti che si basavano principalmente sull'ampiezza.
Il paper presenta M2Diff, un modello di diffusione multi-modale e multi-task che integra separatamente le scansioni MRI e PET a bassa dose per ricostruire immagini PET a dose standard con maggiore fedeltà, superando i limiti dei modelli esistenti e dimostrando efficacia sia su dati sani che su pazienti con malattia di Alzheimer.
Il paper propone la DFPF-Net, una rete di fusione progressiva dinamicamente focalizzata che combina un transformer a piramide con un modulo di attenzione e rilevamento dei bordi per migliorare l'accuratezza del rilevamento dei cambiamenti nelle immagini satellitari riducendo il rumore globale e locale.
Questo articolo presenta un'analisi di stabilità dinamica di un sistema energetico integrato che combina un reattore nucleare modulare di piccole dimensioni (SMR) e un sistema di accumulo a batteria per alimentare un data center, dimostrando come tale configurazione migliori significativamente la stabilità di tensione e frequenza della rete rispetto a un data center convenzionale.
Il paper presenta MetaSpectra+, una fotocamera compatta a metasuperficie in grado di acquisire in un singolo istante dati iperspettrali ad alta fedeltà su tutto lo spettro visibile combinati con immagini HDR o di polarizzazione, superando i limiti di banda e le dimensioni dei dispositivi precedenti.
Il paper propone un "Emotion-Aware Prefix" per un controllo esplicito delle emozioni nella conversione vocale, raddoppiando l'accuratezza della conversione emotiva fino all'85,50% mantenendo al contempo l'integrità linguistica, la qualità della voce e l'identità del parlante.
Il documento presenta un framework di controllo predittivo basato su modelli (MPC) per il mantenimento della formazione di veicoli spaziali lungo orbite di punto di librazione, che risolve problemi di controllo ottimali non convessi tramite programmazione convessa sequenziale per garantire il rispetto dei vincoli di percorso e un consumo di propellente efficiente.
Questa tesi propone un approccio olistico per la modellazione delle emozioni nel linguaggio parlato, combinando l'apprendimento di rappresentazioni acustiche e semantiche, architetture gerarchiche per il riconoscimento emotivo in contesti conversazionali e un framework senza testo per il trasferimento controllato dello stile emotivo che preserva l'identità del parlante.
Il paper presenta StuPASE, un nuovo modello di potenziamento vocale basato su PASE che combina un'addestramento mirato alla rimozione della riverberazione e un modulo di generazione basato sul flow-matching per ottenere una qualità vocale da studio con un minimo di allucinazioni, superando i metodi attuali.
Lo studio rivela che la velocità di penetrazione di un chiodo è un fattore critico per la sicurezza delle celle agli ioni di litio, poiché una penetrazione lenta non innesca la fuga termica ma provoca solo una scarica autonoma, sfatando l'illusione di una stabilità termica garantita a velocità ridotte.
Il paper propone il framework LAD-CKM, che utilizza un campo di radianza RF dinamico e una rete dedicata per costruire mappe di conoscenza del canale agnostiche alla posizione in scenari dinamici, migliorando significativamente la previsione del CSI e il tasso di dati effettivo rispetto alle soluzioni esistenti.
Questo articolo propone un progetto ibrido a due stadi per trasmettitori e ricevitori in sistemi MIMO THz multi-utente con ADC a bassa risoluzione, che utilizza un'architettura parzialmente connessa e poche linee a ritardo temporale reale per mitigare l'effetto "dual-wideband" e migliorare l'efficienza spettrale del 13% rispetto alle tecniche esistenti.
Questo articolo presenta un metodo basato sui Grafi Relativi Scalati (SRG) e sulla teoria di Sobolev per calcolare limiti di guadagno meno conservativi per sistemi di Lur'e su intervalli limitati di frequenza e ampiezza, generando così una generalizzazione tridimensionale del diagramma di Bode che si riduce al caso lineare nel limite di energia zero.
Questo articolo propone tre strutture di osservatori funzionali e condizioni algebriche di esistenza per la stima dello stato in sistemi lineari a ritardo temporale caratterizzati da ritardi di stato e di misura distinti, introducendo un quadro di aumentazione funzionale per gestire la non allineamento dei ritardi e garantire la realizzabilità dell'osservatore.
Questo articolo propone un nuovo schema di controllo predittivo a due fasi basato sull'ottimizzazione distribuzionalmente robusta che, mediante l'uso di un insieme di ambiguità di Wasserstein e un vincolo terminale sul sistema nominale, garantisce la soddisfazione adattiva dei vincoli e la stabilità in presenza di disturbi con distribuzioni sconosciute e parametri variabili nel tempo.
Questa lettera presenta un nuovo metrico unificato per valutare le prestazioni dinamiche complessive delle reti elettriche basate su risorse a base inverter, decomponendolo in componenti guidate dai dispositivi e dalla rete per affrontare l'accoppiamento tra dinamica di frequenza e tensione.
Questo articolo propone un nuovo modello di ottimizzazione robusta per l'impegno delle unità (RE-RPfair) che integra un criterio di equità nell'allocazione della soppressione dell'energia rinnovabile, dimostrando la sua efficacia tramite simulazioni e misurando la distribuzione equa mediante l'indice di Gini.
Questo articolo propone un approccio di controllo generale basato su campi vettoriali per il rispetto dei vincoli, in grado di gestire la dinamica di sistemi meccanici incerti (completamente o parzialmente attuatori) con incertezze eterogenee a variazione temporale e percorsi geometrici auto-intersecanti.
Questo articolo presenta un framework end-to-end per il riconoscimento di parole chiave in ambienti rumorosi che, sfruttando segnali multicanale, codifica spaziale e prior direzionali, supera i limiti dei sistemi convenzionali a cascata ottenendo una maggiore robustezza e prestazioni ottimali.
Questo lavoro propone un formalismo di equazioni differenziali stocastiche interpolanti (iSDE) e un relativo solver rapido che, riducendo a sole 10 valutazioni della rete neurale il processo di campionamento inverso, abilita un'efficiente risoluzione dei modelli di diffusione per il ripristino della voce, superando i limiti degli attuali metodi di campionamento veloce.