The DCT Model as a Novel Regression Framework within a Lagrangian Formulation
この論文は、ラグランジュ形式に基づく統一的な回帰枠組みを提案し、その中で離散コサイン変換（DCT）を制約条件として用いることで、多項式やロジスティック回帰を包含する新たな DCT 回帰モデルを導出し、その計算効率と収束性の向上を実証しています。
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381 件の論文
A Unified Multicarrier Waveform Framework for Next-generation Wireless Networks: Principles, Performance, and Challenges
本論文は、6G 以降の次世代無線ネットワーク向けに、1 次元および 2 次元変調波形の設計原理、チャネル条件に対する耐性、性能指標、および応用分野を体系的に分析・比較し、波形選択の指針と標準化への重要な参照資料を提供する統合的なマルチキャリア波形フレームワークを提案しています。
Adiabatic Capacitive Neuron: An Energy-Efficient Functional Unit for Artificial Neural Networks
本論文は、0.18μm CMOS 技術を用いて実装され、従来の非断熱式回路と比較してシナプスエネルギーを 90% 以上削減し、高い精度、ロバスト性、スケーラビリティを達成した新しい断熱容量型ニューロン（ACN）のハードウェア実装と、その優れた性能を報告するものである。
Multi-Domain Supervised Contrastive Learning for UAV Radio-Frequency Open-Set Recognition
本論文は、5G-Advanced 環境における無人航空機（UAV）のセキュリティ脅威に対処するため、マルチドメイン教師あり対照学習と改良型 Generative OpenMax アルゴリズムを組み合わせた「Open-RFNet」を提案し、既知および未知の UAV に対して高い認識精度を達成するオープンセット認識フレームワークを構築したものである。
ACCOR: Attention-Enhanced Complex-Valued Contrastive Learning for Occluded Object Classification Using mmWave Radar IQ Signals
この論文は、複素数値 CNN、マルチヘッドアテンション、および教師あり対照学習を組み合わせた「ACCOR」という手法を提案し、64 GHz および 67 GHz のミリ波レーダー IQ 信号を用いて、段ボール箱に隠れた物体の分類において既存のモデルを上回る高精度（64 GHz で 96.60%）を達成したことを報告しています。
Continuous-Time Analysis of AFDM: Pulse-Shaping, Fundamental Bounds and Impact of Hardware Impairments
本論文は、高移動度向け波形であるAFDMの離散時間モデルの限界を克服し、連続時間解析枠組みを構築することで、パルス整形やハードウェア非理想性が信号特性に与える影響を明らかにし、実用的な無線トランシーバ実装に向けた理論的基盤を確立するものである。
Benchmarking Speech Systems for Frontline Health Conversations: The DISPLACE-M Challenge
本論文は、医療従事者と患者の自然で雑音の多い対話を対象とした音声処理ベンチマーク「DISPLACE-M」のフェーズ 1 評価として、データセット、4 つのタスク、およびベースラインシステムの概要と評価結果を報告するものである。
The PARLO Dementia Corpus: A German Multi-Center Resource for Alzheimer's Disease
本論文は、ドイツの 9 医療機関で収集され、アルツハイマー型認知症の非侵襲的かつスケーラブルな検出を可能にする、音声・言語分析用の初の公開ドイツ語マルチセンターデータセット「PARLO Dementia Corpus」を紹介し、その臨床的妥当性と自動評価の可能性を実証しています。
Exploiting Segmented Waveguide-Enabled Pinching-Antenna Systems (SWANs) for Uplink Tri-Hybrid Beamforming
本論文は、アップリンク多ユーザー MIMO 通信において、デジタル・アナログ・ピンチングビームフォーミングを共同最適化するセグメント化導波路型ピンチングアンテナシステム（SWAN）のトリアンビッドビームフォーミングアーキテクチャを提案し、完全接続および部分接続構造における性能評価とスケーリング則の導出を通じて、従来方式を上回る性能とエネルギー効率のバランスを実現することを示しています。
Intensity Fluctuation Spectra as a Design Guide for Nonlinear-Tolerant Constellation Shaping
本論文は、非線形耐性を持つ変調構成の設計指針として、ブロックレベルのエネルギー統計と強度変動の低周波スペクトル特性を結びつける統合フレームワークを提案し、CCDM と ESS などの成形方式におけるブロック長やシンボルレートなどの最適設計則を導出するものである。
MIMO Channel Prediction via Deep Learning-based Conformal Bayes Filter
本論文は、モデルの不一致や過剰な自信という既存手法の課題を克服するため、深層学習、共形回帰、ベイズフィルタリングを統合した「深層学習ベース共形ベイズフィルタ（DCBF）」を提案し、校正された不確実性を持つ信頼性の高い MIMO チャネル予測を実現するものである。
Detection of GNSS Interference Using Reflected Signal Ob-servations from the LEO Satellite Constellation
本論文は、CYGNSS 衛星群の反射信号ノイズフロア最大値に基づく検出戦略と二段階検証フレームワークを提案し、ホワイトサンドスおよび中東地域での実証により、既存手法よりも感度と信頼性の高い GNSS 干渉の検出を実現したことを示しています。
A Method to Derate the Rate-Dependency in the Pass-Band Droop of Comb Decimators
この論文は、積分段に係数をフィルタ次数のみの関数として選択された対称 3 タップ FIR フィルタをカスケード接続することで、N 次コムデシメータの通過帯域ドロップの減衰率因子依存性を低減する手法を提案し、既存の各種コムデシメータやドロップ補償フィルタ設計法への適用を可能にすることを述べています。
Label Hijacking in Track Consensus-Based Distributed Multi-Target Tracking
本論文は、分散マルチターゲット追跡におけるラベル整合性を狙った新たな攻撃「ラベルハイジャック」を提案し、その最適化戦略とネットワークへの悪影響を明らかにすることで、合意層における堅牢性の再検討の必要性を訴えるものである。
Voice Timbre Attribute Detection with Compact and Interpretable Training-Free Acoustic Parameters
この論文は、深層学習モデルの「ブラックボックス」性や計算コストを克服し、物理的な解釈可能性と極めて低い計算負荷を実現するトレーニング不要のコンパクトな音響パラメータセットを提案し、音声の音色属性検出タスクにおいて従来の特徴量や教師あり深層学習埋め込みを上回る性能を達成したことを報告しています。
A Fully Open-source Implementation of an Analog 8-PAM Demapper for High-speed Communications
本論文は、オープンソースの IC 設計ツールを用いて IHP SG13G2 SiGe BiCMOS 技術で 8-PAM 復号器を設計・シミュレーションし、1Gbit/s のデータレートで 0.33pJ/bit のエネルギー効率を実現したことを報告しています。
Anti-Aliasing Snapshot HDR Imaging Using Non-Regular Sensing
本論文は、異なるサイズの 2 種類のピクセルを組み合わせた空間変調アパーチャと非規則配列を採用し、フーリエ領域での疎表現による再構成を行うことで、モーションのある環境でも高ダイナミックレンジかつエイリアシングのない画像を単一露光で取得する新しいスナップショット HDR センサを提案し、その有効性をシミュレーションで実証したものである。
Limited-Angle CT Reconstruction Using Multi-Volume Latent Consistency Model
本論文は、臨床応用における多様な撮影条件（視野や投影角範囲）に対応し、拡散モデルに整合性モデルとマルチボリュームエンコーダを組み合わせることで、限られた角度からの CT 画像を高精度かつ安定して再構築する手法を提案し、その有効性を示したものである。
BabAR: from phoneme recognition to developmental measures of young children's speech production
著者らは、5 言語にわたる 50 万件以上の幼児発話データ「TinyVox」を構築し、多言語の長時間録音による事前学習と文脈情報の活用によって幼児の音素認識を可能にした「BabAR」を開発し、その自動測定値が既存の発達指標と一致することを示すことで、大規模な幼児発話研究への実用性を確立しました。
On Dual-Fed Pinching Antenna Systems with In-Waveguide Attenuation
本論文は、導波路内の減衰を低減しデータレート向上を実現するため、導波路の両端に給電点を設け動的に選択する「双給電ピンチングアンテナシステム（DF-PAS）」を提案し、その理論解析と最適化手法を通じて従来の単一給電方式よりも優れた性能を実証したものである。