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O artigo apresenta o ParaS2S, um novo framework de aprendizado por reforço que otimiza modelos de fala-para-fala para responder adequadamente a pistas paralinguísticas, apoiado pelo benchmark ParaS2SBench e por um avaliador automático escalável que supera os métodos tradicionais de ajuste fino supervisionado.
Esta carta caracteriza a transição induzida por deriva no canal de posição de primeira chegada, identificando uma distância de propagação característica que separa regimes dominados por difusão (com caudas pesadas do tipo Cauchy) de regimes dominados por deriva (com decaimento exponencial), demonstrando que aproximações gaussianas subestimam severamente o potencial de comunicação em ambientes de baixa deriva.
Este artigo propõe uma análise teórica e um algoritmo iterativo de duas etapas para o projeto de precodificadores em sistemas MIMO integrados de sensoriamento e comunicação com segurança, visando otimizar a taxa de soma ponderada em cenários com receptores de sensoriamento e espiões equipados com múltiplas antenas.
O artigo apresenta o CELM, o primeiro modelo fundamental de EEG clínico para linguagem, que gera relatórios clínicos completos a partir de gravações de EEG de longa duração, alcançando melhorias significativas nas métricas de geração em comparação com métodos existentes.
O artigo apresenta o DUFWI, um método de inversão de onda completa profunda e física que permite a reconstrução em tempo real da velocidade do som para detecção de edema com alta qualidade e eficiência computacional, superando as técnicas convencionais em simulações e experimentos com hardware.
Este estudo propõe um quadro analítico híbrido de GeoAI que integra MGWR, Random Forest e ST-GCN para modelar a heterogeneidade espaço-temporal dos fluxos de tráfego e sua interação com o uso do solo em múltiplos modos de transporte, demonstrando superioridade preditiva e fornecendo um conjunto de ferramentas interpretáveis para o planeamento urbano e de mobilidade.
Esta pesquisa oferece uma visão abrangente sobre as Metasuperfícies Inteligentes Empilhadas (SIMs), abordando seus princípios físicos, modelos de engenharia, realizações de hardware e aplicações emergentes para otimizar o processamento de sinais no domínio das ondas em sistemas de comunicação sem fio de próxima geração (6G).
Este artigo analisa o impacto da resposta em frequência da estimativa de fasores baseada em DFT com janela na observabilidade de oscilações subsíncronas, derivando uma função de ganho complexo que permite corrigir atenuações e deslocamentos de fase para recuperar com precisão a amplitude e a fase reais dos dados de unidades de medição fasorial (PMUs).
Este artigo propõe uma abordagem sustentável para as ondas de sinal de 6G que integra ortogonalidade e não ortogonalidade, destacando o formato SC-NOFS(2D) como uma solução versátil e superior para atender aos requisitos de alta taxa de dados, baixa latência e alta mobilidade, garantindo ao mesmo tempo compatibilidade com padrões existentes.
Este artigo revisa o estado da arte das Metasuperfícies Inteligentes Empilhadas (SIMs), que realizam processamento de sinais no domínio da onda para melhorar a comunicação e a computação em redes de próxima geração, destacando suas aplicações, potenciais e os desafios futuros para sua adoção como um novo paradigma de processamento.
Este artigo desenvolve um modelo estatístico de múltiplos disparos para receptores de átomos de Rydberg, derivando detectores de razão de verossimilhança que superam os métodos clássicos de detecção de RF ao lidar com medições não-Gaussianas e fase-cegas, demonstrando que apenas 5 a 10 disparos quânticos são suficientes para alcançar ganhos significativos de desempenho.
Este artigo analisa a origem da má condicionamento na reconstrução de materiais baseada em CSI em sistemas ISAC, demonstrando que restringir a região de interesse (ROI) melhora o número de condição e o limite inferior de Cramér-Rao, validando uma abordagem de programação quadrática que oferece melhorias significativas na estabilidade, complexidade e robustez em comparação com formulações de domínio completo.
Este artigo propõe um framework de estimação de canal consciente do condicionamento para sistemas MIMO de banda média superior assistidos por superfícies inteligentes reconfiguráveis, que transforma problemas mal condicionados em subproblemas bem condicionados através de agrupamento de colunas e design de fase por partes, superando as limitações dos métodos convencionais em regimes de propagação de campo próximo e espalhamento transitório.
Este artigo propõe um modelo de sinal fisicamente consistente e um framework de otimização alternada para RISs além da diagonal com amplificação e divisão de potência, demonstrando ganhos significativos na taxa de soma em comparação com soluções passivas convencionais.
Este artigo propõe uma estratégia de alocação ótima de energia baseada em aprendizado por reforço para maximizar o desempenho de segurança em redes de repetidores subaquáticos com colheita de energia e transmissão híbrida óptico-acústica, superando abordagens gananciosas e ingênuas ao adaptar-se dinamicamente às condições do canal e à disponibilidade da energia.
O artigo apresenta o StreamVoiceAnon+, uma abordagem de anonimização de fala em streaming que preserva a emoção através de ajuste fino supervisionado e destilação de nível de quadro, alcançando melhorias significativas na preservação emocional sem adicionar latência à inferência.
Este artigo propõe um quadro unificado de localização por impressão digital assistido por recuperação que integra projeção de canal, recuperação eficiente e redes de atenção gráfica para superar as limitações de complexidade e escalabilidade dos métodos tradicionais de localização sem fio baseados em CSI.
Este artigo analisa o desempenho de segurança de canais de escuta baseados em arrays de abertura contínua (CAPA) sob canais de desvanecimento, demonstrando teoricamente e validando por simulação que esses sistemas superam as arrays espaciais discretas em taxa de segurança e probabilidade de interrupção de segurança, com ganhos de diversidade iguais aos graus de liberdade espaciais.
Este trabalho apresenta o MAD, um novo conjunto de dados multimodal com anotações hierárquicas que integra sinais fisiológicos sincronizados (como EEG e ECG) e vídeos faciais RGB-D de 18 participantes, permitindo a análise abrangente de emoções a partir de perspectivas neural, fisiológica e comportamental para avançar a computação afetiva e a modelagem neurofisiológica.
Este artigo apresenta um novo conjunto de dados de BCG-ECG baseado em travesseiro e propõe um framework de detecção de picos J baseado em previsão de conjuntos que supera os métodos tradicionais de segmentação densa, oferecendo maior precisão e eficiência computacional para monitoramento não intrusivo da frequência cardíaca durante o sono.