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Este artigo apresenta o modelo GF-BiLSTM, uma rede de fusão em duas correntes que integra adaptativamente amplitude e fase do CSI de Wi-Fi para reconhecimento de atividades robóticas, demonstrando que a inclusão da fase melhora significativamente a precisão e a robustez em relação à velocidade em comparação com métodos baseados apenas em amplitude.
O artigo apresenta o M2Diff, um modelo de difusão multi-modality e multi-tarefa que processa separadamente imagens de MRI e PET de baixa dose para extrair características específicas e fundi-las hierarquicamente, resultando na reconstrução de imagens PET de dose padrão com maior fidelidade tanto em cérebros saudáveis quanto em pacientes com doença de Alzheimer.
O artigo propõe a DFPF-Net, uma rede de fusão progressiva com foco dinâmico que combina transformadores de visão em pirâmide e mecanismos de atenção para superar limitações de CNNs e ruídos locais em transformadores, alcançando desempenho superior na detecção de mudanças em imagens de sensoriamento remoto.
Este artigo apresenta uma análise de estabilidade dinâmica de um sistema de energia integrado que combina um reator modular pequeno e armazenamento de energia para alimentar data centers, demonstrando que essa configuração melhora significativamente a estabilidade de tensão e frequência da rede em comparação com data centers convencionais.
O artigo apresenta o MetaSpectra+, uma câmera compacta de banda larga baseada em superfícies metassuperficiais que, em uma única captura, realiza imageamento hiperespectral de alta precisão combinado com modos de alta faixa dinâmica (HDR) ou polarização, superando as limitações de banda estreita e o tamanho de dispositivos anteriores.
O artigo propõe o "Emotion-Aware Prefix", um método que utiliza um controle explícito de emoção em uma arquitetura de conversão de voz em dois estágios, dobrando a precisão de conversão emocional de 42,40% para 85,50% enquanto preserva a identidade do falante, a qualidade da fala e a integridade linguística.
Este artigo desenvolve um framework de controle preditivo baseado em modelo (MPC) para o controle de posição de formações de espaçonaves em órbitas de ponto de libração, utilizando programação convexa sequencial para resolver um problema de controle ótimo não convexo que garante o cumprimento de restrições de trajetória e o consumo eficiente de combustível em um modelo de efemérides de alta fidelidade.
Esta tese aborda o desafio de modelar emoções na linguagem falada ao integrar informações acústicas e semânticas, propondo métodos inovadores para aprendizado de representações, reconhecimento emocional em conversas e transferência de estilo emocional que preservam a identidade do falante e o conteúdo linguístico.
O artigo apresenta o StuPASE, um modelo de aprimoramento de fala baseado no PASE que combina um módulo de correspondência de fluxo e um ajuste fino com alvos secos para alcançar qualidade de estúdio com baixa alucinação, superando os métodos atuais em condições adversas.
Este estudo demonstra que a velocidade de penetração de um prego é um fator crítico na segurança de células de baterias de íons de lítio, pois penetrações mais lentas resultam em autodescarga em vez de fuga térmica, sugerindo a necessidade de revisar os protocolos de teste de segurança.
Este artigo propõe o framework LAD-CKM, que utiliza campos de radiância de RF dinâmicos e uma rede de representação de radiadores para construir mapas de conhecimento de canal agnósticos à localização em cenas dinâmicas, superando a dependência de informações precisas de localização e melhorando a taxa de dados efetiva em cenários móveis.
Este artigo propõe um projeto de transceptor híbrido em dois estágios para sistemas MIMO massivos em THz com ADCs de baixa resolução e arquitetura parcialmente conectada, que utiliza um modelo de canal rigoroso e um novo método de beamforming com poucas linhas de atraso temporal verdadeiro para mitigar o efeito de divisão de feixe e alcançar um ganho de 13% na eficiência espectral.
Este artigo apresenta um método para calcular limites de ganho em sistemas de Lur'e sobre faixas restritas de frequência e amplitude, utilizando Gráficos Relativos Escalonados (SRGs) e teoria de Sobolev para gerar um diagrama de Bode não linear tridimensional que generaliza as abordagens clássicas e oferece limites menos conservadores.
Este artigo investiga a estimação funcional de estados em sistemas lineares com atrasos de tempo, propondo três estruturas de observadores e condições de existência construtivas para lidar com a discrepância entre o atraso na evolução do estado e o atraso nas medições de saída.
Este artigo propõe um novo esquema de Controle Preditivo Modelado Robusto Distribucionalmente em Duas Etapas (TSDR-MPC) que utiliza um conjunto de ambiguidade de Wasserstein para adaptar o apertamento de restrições a perturbações com distribuições desconhecidas, garantindo viabilidade recursiva e estabilidade assintótica através de uma reformulação tratável e um algoritmo de planos de corte.
Este artigo apresenta uma métrica unificada e decomponível para avaliar o desempenho dinâmico global de redes elétricas baseadas em recursos de fonte de corrente (IBR), utilizando uma soma ponderada das variações de fasores de tensão localizadas para capturar o forte acoplamento entre frequência e tensão.
Este artigo propõe o modelo RE-RPfair, uma extensão do problema de otimização robusta para compromisso de unidades com energias renováveis, que visa garantir uma alocação justa entre fontes fotovoltaicas através da supressão controlada e da medição da equidade pelo Índice de Gini.
Este artigo propõe uma abordagem de controle geral, denominada controle de seguimento de restrições guiado por campo vetorial, para resolver problemas de dinâmica em sistemas mecânicos incertos, lidando com atuadores completos ou subatuados, incertezas heterogêneas variantes no tempo sem limites conhecidos e caminhos geométricos que podem ser auto-intersectantes.
Este artigo apresenta um framework de detecção de palavras-chave (KWS) multicanal e de ponta a ponta que integra um codificador espacial e priores direcionais para melhorar significativamente a robustez em ambientes ruidosos, superando os sistemas convencionais de canal único e pipeline em cascata.
Este trabalho apresenta um formalismo de Equações Diferenciais Estocásticas Interpoladas (iSDEs) e propõe um solucionador rápido que permite a amostragem eficiente em modelos de difusão para restauração de fala, como o SGMSE+, reduzindo o número de avaliações da rede neural para apenas 10.