🤖 machine learning
Federated Self-Supervised Modulation Classification under Non-IID and Imbalanced Data
本論文は、ラベルなしI/Qデータに対するトリプレット損失を用いた事前学習と軽量なローカルSVMを活用することで、非IIDおよび不均衡なデータ条件下において、堅牢かつ通信効率の高い自動変調分類を実現する連合自己教師あり学習フレームワークであるFedSSL-AMCを提案している。
⚡ Category
eess.SP
1518 件の論文
Eess — Sp は、地球を覆う大気や海洋の動き、そして気象現象の予測に深く関わる分野です。私たちが毎日経験する天気の変化から、長期的な気候変動のメカニズムまで、この領域は複雑な自然現象を解き明かす鍵を握っています。
Gist.Science では、arXiv に投稿されたこの分野の最新プレプリント論文をすべて収集し、専門用語を噛み砕いた平易な解説と、詳細な技術的な要約の両方を提供しています。これにより、研究者だけでなく、科学への興味を持つ多くの方々が最先端の知見にアクセスできるようになっています。
以下に、Eess — Sp 分野における arXiv の最新論文リストを掲載します。
🤖 machine learning
Wolff-Parkinson-White Detection at 471:1 Class Imbalance: A Leakage-Controlled Study of the Data Bottleneck
本研究は、厳格なリーク制御プロトコルの下で7種類の信号表現を評価することにより、ウォルフ・パーキンソン・ホワイト症候群の検出における極端なクラス不均衡に対処しており、モデルの容量を増大させてもウェーブレットベースの検出器を超えて性能が向上しないことを明らかにするとともに、固有のデータラベルの曖昧さを浮き彫りにし、ホールドアウトセットにおいて0.595の平均適合率を達成した。
🤖 machine learning
The Note-Chord-Voice Framework: Structured Source Separation and Causal Inference for EV Charging Data
本論文は、音楽に触発された公理駆動型のパイプラインであるNote-Chord-Voiceフレームワークを紹介するものであり、これは、クリーニング、パターン発見、および因果推論を分離するために、EV充電データにおけるハードウェアの断片化、物理的違反、および合流バイアスを体系的に対処し、最終的に江門のデータセットにおいて価格に敏感な安定したユーザーセグメントを特定することで、割引ターゲット設定を最適化し、多額の年間支出を回収するものである。
⚡ electrical engineering
Quasi-Single-Mode Transmission over Ultra-Low Loss Few-Mode Fibre for Data Centre Interconnects
本論文は、新規の超低損失数モードファイバが、修正ガウス雑音モデルによって検証された最小限の信号劣化を伴う準単一モード伝送を、高容量データセンター相互接続のためにサポートすることを実験的に実証しており、将来の空間分割多重化へのアップグレードへの有望性を示している。
⚡ electrical engineering
Zipf's Law of Abbreviation in a Logographic Script: Coding-Theoretic Bounds on Chinese Character Stroke Counts
本研究は、中国語の漢字の画数が最適な符号化限界に対して顕著な圧縮性を示すことを実証することにより、ジップの短縮則を表意文字へと拡張するものであり、このパターンは文字体系の型に概ね依存せず、歴史的な簡略化改革によってさらに強化される一方で、文字の曖昧さを回避するための二次元的な画数配置という構造的必要性と均衡を保っている。
💻 computer science
Diffused-Beam Laser-Diode LiFi Under Realizable Receiver, Noise, and Safety Constraints: Design-Space Analysis and an Open Cross-Verified Simulation Framework
本論文は、回路、ノイズ、および安全性の厳格な制約を課すことで一般的な理想化された仮定を修正し、教科書的な予測よりも現実的な性能が大幅に低下することを明らかにしつつ、検証されたハードウェア条件下で最大558 Mb/sの純データレートを達成する、拡散ビームレーザーダイオードLiFiのための実現可能性制約付き設計空間解析およびオープンソースのシミュレーションフレームワークを提示する。
⚡ electrical engineering
Unlocking Downlink NOMA with FARIS: Joint Clustering and Surface Configuration Design
本論文は、ダウンリンクNOMAシステムの総レートを最大化するために、ユーザークラスタリング、電力割り当て、および流体能動型再構成可能インテリジェントサーフェス（FARIS）の構成を共同設計する2段階の最適化フレームワークを提案し、既存のベンチマークと比較して、準最適な性能と優れた効率性を実証している。
⚡ electrical engineering
PRISM: Decision-Centric Predictive Sensing for Cognitive Digital Twins in 6G
本論文は、6Gネットワークにおけるコグニティブ・デジタルツインのための、意思決定中心の予測センシングエンジンであるPRISMを提案するものであり、これは固定されたスケジュールを用いるのではなく、予測される意思決定ニーズに向けてセンシングリソースをプロアクティブに誘導することで、多様な展開シナリオにおいて信頼性と低遅延を維持しつつ、オーバーヘッドを大幅に削減するものである。
⚡ electrical engineering
Beamforming and Filter Design for Bistatic ISAC under Known and Unknown Transmit Symbols
本論文は、既知および未知の送信シンボルシナリオの両方におけるバイスタティックISACシステムのための扱いやすい結合ビームフォーミングおよびフィルタ設計アルゴリズムを提案しており、シンボル知識が、緩やかな通信制約下でレーダー単独に近いセンシング能力を維持しつつ、マルチスロットコヒーレント積分性能を大幅に向上させることを実証している。
🤖 machine learning
Degradation-Aligned Self-Supervised Learning for State of Health Estimation of Lithium-Ion Batteries under Label Sparsity
本論文は、極めて疎で不均一に分布したラベル付きデータで学習した場合でも、リチウムイオン電池の正確かつ堅牢な健全度推定を可能にするために、CNN-GRUモデルとサイクル順序ランキング事前学習タスクを用いた劣化整合型自己教師あり学習フレームワークを提案するものである。