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Questo articolo presenta un nuovo quadro unificato per la regressione basato sulla formalizzazione lagrangiana, in cui emerge un modello innovativo basato sulla Trasformata Discreta del Coseno (DCT) che, sfruttando le proprietà della base cosinusoidale, offre vantaggi computazionali e una migliore convergenza rispetto ai metodi polinomiali tradizionali.
Questo articolo propone un quadro unificato per le forme d'onda multicarriera, analizzando i principi di progettazione, le prestazioni e le sfide delle tecnologie esistenti come OFDM, AFDM e OTFS per guidare la selezione delle forme d'onda nelle reti mobili di sesta generazione (6G) e oltre.
Questo articolo presenta un Neuron Capacitivo Adiabatico (ACN) implementato in tecnologia CMOS 0.18µm che, grazie a un nuovo design di logica a soglia, garantisce un'efficienza energetica superiore al 90% rispetto alle soluzioni convenzionali, mantenendo alta precisione, robustezza e scalabilità su un ampio range di temperature e processi.
Questo articolo propone Open-RFNet, un framework di apprendimento contrastivo supervisionato multi-dominio combinato con un algoritmo OpenMax migliorato, per il riconoscimento in regime open-set di UAV non cooperativi tramite segnali radiofrequenza, ottenendo prestazioni superiori rispetto ai metodi esistenti sia su campioni noti che su quelli sconosciuti.
Il paper propone ACCOR, un approccio di apprendimento contrastivo complesso potenziato dall'attenzione per la classificazione robusta di oggetti occlusi tramite segnali radar mmWave, ottenendo prestazioni superiori rispetto ai modelli esistenti su dataset a 64 e 67 GHz.
Questo articolo colma il divario tra modelli discreti e continui dell'AFDM sviluppando un quadro analitico basato sulla serie di Fourier affine che definisce i limiti fondamentali, analizza l'impatto delle non idealità hardware e deriva i limiti di Cramér-Rao per la stima dei parametri del canale, fornendo così le basi teoriche necessarie per l'implementazione pratica dell'AFDM in sistemi wireless ad alta mobilità.
Il documento presenta la sfida DISPLACE-M, un benchmark per sistemi di intelligenza artificiale conversazionale progettato per analizzare dialoghi medici reali tra operatori sanitari e pazienti, fornendo dataset, sistemi di base e risultati di valutazione per quattro compiti specifici.
Questo articolo presenta il Corpus PARLO per la Demenza, il primo dataset pubblico tedesco multi-centrico e clinicamente validato che raccoglie registrazioni vocali, trascrizioni e dati clinici da pazienti con malattia di Alzheimer e controlli sani, al fine di facilitare la ricerca sull'uso dell'analisi del linguaggio per la diagnosi non invasiva del declino cognitivo.
Questo articolo propone un'architettura di beamforming tri-ibrido per sistemi SWAN in uplink MIMO multi-utente, che ottimizza congiuntamente le componenti digitali, analogiche e di pinching sia in configurazioni completamente che parzialmente connesse, dimostrando prestazioni superiori rispetto alle soluzioni convenzionali e offrendo un compromesso efficace tra capacità di somma e consumo energetico.
Questo articolo propone un quadro unificato che collega le statistiche energetiche dei blocchi di costellazioni modellate alle caratteristiche a bassa frequenza dello spettro di potenza delle fluttuazioni di intensità, fornendo regole di progettazione per ottimizzare la lunghezza del blocco, il tasso di simbolo e il metodo di modellazione al fine di mitigare le interferenze non lineari nei sistemi WDM ad alta capacità.
Il documento propone un filtro bayesiano conformale basato sull'apprendimento profondo (DCBF) che integra la regressione quantilica conformale per fornire previsioni di canale MIMO affidabili con incertezza calibrata, superando i limiti di adattamento del modello dei filtri di Kalman e l'eccessiva sicurezza delle previsioni basate sul deep learning.
Questo studio propone un metodo innovativo per rilevare le interferenze radiofrequenza (RFI) sui segnali GNSS utilizzando le osservazioni riflesse della costellazione CYGNSS, basato su una strategia di massimizzazione del rumore nei DDM e una verifica a due livelli che, rispetto alle tecniche esistenti, dimostra una maggiore sensibilità nel rilevare sia eventi intermittenti che pattern di interferenza atipici.
Questo articolo presenta un metodo per ridurre la dipendenza dal fattore di decimazione del droop nella banda passante dei decimatori a pettine di ordine N, ottenuta cascando un filtro FIR simmetrico a 3 tap nella fase di integrazione e scegliendo i coefficienti in funzione esclusivamente dell'ordine N.
Questo articolo rivela la vulnerabilità delle strategie di consenso sui tracciati nel tracciamento distribuito multi-obiettivo agli attacchi di "label hijacking", in cui un avversario inietta tracciati falsi per corrompere le identità dei bersagli, proponendo una formalizzazione matematica dell'attacco e dimostrandone l'efficacia attraverso un caso di studio.
Questo lavoro propone un insieme compatto di parametri acustici privi di apprendimento per il rilevamento degli attributi del timbro vocale, che, grazie alla loro interpretabilità fisica e al basso costo computazionale, risultano competitivi rispetto ai modelli basati su reti neurali profonde.
Questo articolo presenta la progettazione e la simulazione di un demapper analogico 8-PAM completamente open-source realizzato in tecnologia SiGe BiCMOS IHP SG13G2, che raggiunge un'efficienza energetica di 0,33 pJ/bit a 1 Gbit/s.
Questo lavoro presenta un sensore HDR istantaneo basato su un'architettura di pixel non regolare con aperture spazialmente variabili che, combinando aree di integrazione luminosa diverse e una ricostruzione nel dominio di Fourier, permette di acquisire immagini ad alto intervallo dinamico senza artefatti di aliasing.
Questo studio propone un modello di consistenza latente multi-volumetrico che, sfruttando rappresentazioni tridimensionali da diversi campi visivi, risolve efficacemente il problema della ricostruzione CT ad angoli limitati garantendo una rapida inferenza e un'elevata precisione nella preservazione delle strutture anatomiche anche in condizioni cliniche variabili e non viste durante l'addestramento.
Il paper presenta BabAR, un sistema di riconoscimento fonetico multilingue per la voce infantile addestrato sul corpus TinyVox, che dimostra come l'uso di registrazioni quotidiane e del contesto audio migliori le prestazioni e permetta di derivare misure automatiche dello sviluppo del linguaggio coerenti con le stime scientifiche.
Questo articolo propone un sistema di antenne a pizzicamento a doppia alimentazione (DF-PAS) che, selezionando dinamicamente il punto di alimentazione agli estremi delle guide d'onda, riduce efficacemente le perdite di attenuazione e migliora il tasso di dati rispetto alle configurazioni tradizionali a singola alimentazione, offrendo soluzioni analitiche e un framework di ottimizzazione per scenari a singola e multipla guida d'onda.