300 件の論文
本論文は、チャネルコヒーレンス時間内でのランダムな時間変動を導入した時空間符号化スタック型インテリジェントメタサーフェス（ST-SIM）を提案し、完全な送信側チャネル状態情報に依存せずとも、部分的なフィードバックと確率的ビームフォーミングによって、高密度ネットワークにおける大規模マルチユーザー下り接続のスケーラビリティと性能を向上させる手法を論じています。
本論文は、ニューラルオーディオコーデックの潜在空間における連続ベクトルと離散トークンの比較、および自己回帰・非自己回帰モデルやエンコーダー微調整の検討を通じて、連続潜在表現の予測とエンコーダー微調整が音声強化の性能向上に最も効果的であることを示しています。
本論文は、 Whisper 音声から通常音声への変換を低リソース環境で実現するため、ドメイン横断的なアライメントと音声生成を分離した 3 段階のフレームワーク「WhisperVC」を提案し、AISHELL6-Whisper における高品質な変換性能と、プライバシー保護やリハビリテーションへの応用可能性を実証したものである。
この論文は、単一の透かし方式の限界を克服するため、複数の透かし技術を組み合わせる多重化パラダイム（PA-TFM や MaskNet）を提案し、多様な攻撃に対して既存の手法よりも優れた堅牢性を示したことを報告しています。
本論文は、拡散方策（DP）の学習分布を維持しつつ動的環境で形式的な安全性を保証する「経路整合性安全フィルタリング（PACS）」を提案し、実世界タスクにおいて従来の反応的安全アプローチを大幅に上回る安全性とタスク成功率を実現することを示しています。
この論文は、雑音環境における対話において、話者が手や頭、体幹の動きを複雑化・増加させ、聴取者がバックチャネルを強化することでコミュニケーションを維持し、手話と音声の同期が中程度の雑音でわずかに低下することを明らかにしたものである。
本論文は、1024 素子の広帯域 Massive MIMO レーダーにおいて、アレイを 8 つのタイルに分割し、各タイルでビームスペース次元削減と周波数チャネル化を適用した上でタイル間で協調学習を行うことで、計算コストを大幅に削減しつつ、単一タイル処理や全次元 MVDR に匹敵する干渉抑制性能を実現する手法を提案しています。
この論文は、衛星画像における船舶検出の課題である極端なスケール差とアスペクト比に対処するため、検出ピラミッドレベルを P3-P5 から P2-P4 へシフトさせ、グループ正規化を用いた補助ブランチを統合した軽量かつ高精度な検出器「LiM-YOLO」を提案し、主要なベンチマークで最先端の性能を達成したことを報告しています。
本論文は、ArUco マーカー認識、オプティカルフロー解析、および IMU データ処理を統合した融合フレームワークを採用し、モジュール型自己再構成ロボット「SnailBot」の協調タスクにおける堅牢で高精度な相対位置推定を実現するシステムの設計と実装、ならびにその有効性を示す実験結果を報告するものである。
本論文は、組み合わせ論や確率論における負の相関や対数凹性の統一枠組みであるロレンツ多項式を、適切な凸錐上の変分解析および錐制約動的系へ拡張し、-ロレンツ多項式、-半正定錐、および線形進化変分不等式系の安定性条件を体系的に確立するものである。
本論文は、音声生成の基盤である離散音声表現トークン（DSRT）におけるアクセント情報の符号化を初めて体系的に調査し、アクセントの可視化と復元を評価する新たな枠組みを用いて、層の選択が最も重要であり、ASR による監督がアクセント情報を大幅に減少させること、そして単純なコードブック縮小ではアクセントを他の情報から分離できないことを明らかにしました。
本論文は、圧電素子と圧電抵抗素子を組み合わせたハイブリッド触覚センシングと学習ベースの手法を用いて、多指ロボットハンドの把持中に発生するすべりを 50ms 未満の遅延で検知・制御し、内部力を最適化することで把持の安定化を実現する手法を提案しています。
本論文は、臨床現場で利用可能な外部ガイダンスに依存せず、生成モデル自身が欠損状態を自己認識して推論する「CoPeDiT」という新しい 3D MRI 合成フレームワークを提案し、欠損モダリティやスライスの補完において最先端の手法を上回る高忠実度かつ構造的に整合性の高い結果を実現したことを報告しています。
この論文は、実験データを用いたニューラルネットワークチューナーにより、5 相誘導モータの有限状態モデル予測制御（FSMPC）の速度ループおよび定子電流ループのパラメータを最適化する手法を提案し、実験結果によってその有効性を検証したものである。
本論文は、広域 IoT センサネットワークにおける UAV 搭載モバイル基地局の最適巡回問題（MOT）を NP 完全問題として定式化し、移動コストとカバレッジ獲得を同時に考慮する多項式時間貪欲ヒューリスティックアルゴリズムを提案することで、既存手法を 39.15% 上回る効率性を実現したことを示しています。
本論文は、推定されたパラメータに基づくモデル予測制御（MPC）と勾配降下法に基づく適応則を組み合わせた階層的な制御枠組みを提案し、四足歩行ロボットが平坦地および荒れた地形において、未モデル化の静的・動的なペイロードを安定して運搬できることを実証したものである。
この論文は、スリング荷物を吊り下げたクアッドコプターが混雑した環境で安全かつ安定して飛行できるよう、厳密な受動性不等式と高次制御バリア関数を組み込んだ「安全性強化型受動性ベース非線形モデル予測制御（SEP-NMPC）」を提案し、理論的な安定性・安全性の保証とリアルタイム性を両立させることを実証しています。
本論文は、可視性リスクに応じて不確実性を適応的に調整する分散型適応コンフォーマル予測手法と、安全なリーダー・フォロワー多ロボットシステムの視界維持を保障する制御手法を提案し、シミュレーションによりその有効性を示しています。
この論文は、音声と視覚信号の動的な変化に対応し、カタストロフィック・フォージングを回避するために、低ランクアンカリング（LRA）を用いた強固なベースライン「ATLAS」と、音声視覚セグメンテーションにおける最初のサンプルフリー継続学習ベンチマークを提案するものです。
この論文は、少数の目標音声から話者固有の情報を抑制しつつ音声内容を保持する汎用的な線形手法「Universal Speech Content Factorization（USCF）」を提案し、ゼロショット音声変換や音声合成における効率的な特徴量としての有効性を示しています。