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Este artigo apresenta um método para quantificação dinâmica de incerteza em tempo real em dispositivos embarcados, demonstrando que o rastreamento de incertezas derivadas da quantização de parâmetros de calibração pré-armazenados melhora significativamente a velocidade de processamento e a precisão de aplicações de detecção de borda em comparação com métodos tradicionais como o de Monte Carlo.
O artigo apresenta o SAAIPAA, um novo quadro de ataque adversarial físico invariante aos ângulos de aspecto que otimiza a posição e orientação de refletores para enganar modelos de reconhecimento automático de alvos em radar de abertura sintética (SAR) mesmo sem conhecimento prévio dos ângulos de visão da plataforma, alcançando altas taxas de sucesso em cenários de caixa branca e preta.
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.
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 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 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 propõe um método de adaptação de sotaque para modelos fundamentais de fala que identifica e controla diretamente a variabilidade de sotaque no espaço de ativações, demonstrando que as informações de sotaque se concentram em uma faixa estreita das camadas intermediárias e permitindo a redução do erro de reconhecimento sem necessidade de ajuste de parâmetros.
O artigo apresenta o ImKWS, um método de adaptação em tempo de teste para detecção de palavras-chave que supera o desequilíbrio de classes entre comandos raros e ruído de fundo, utilizando uma abordagem de ramificação de entropia e consistência em transformações para garantir atualizações estáveis do modelo.
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 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 apresenta uma abordagem pós-processamento e sem treinamento que utiliza o direcionamento de ativação durante a inferência para neutralizar sotaques em modelos de síntese de fala zero-shot, preservando simultaneamente a identidade vocal do falante original.
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 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.
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 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.
Este estudo apresenta uma análise cross-linguística da fala de crianças autistas e não autistas em finlandês, francês e eslovaco, demonstrando que, embora existam marcadores acústicos parcialmente compartilhados, a classificação eficaz requer modelagem específica para cada língua devido à heterogeneidade dos resultados entre os idiomas.
Este estudo analisa um corpus multilíngue de finlandês, francês e eslovaco e revela que crianças autistas apresentam um perfil prosódico distintivo e complexo, caracterizado por maior variabilidade de intensidade, voz menos ofegante e menor dinâmica temporal, sugerindo marcadores independentes da língua que desafiam modelos baseados em déficits.
Este artigo apresenta um sistema robusto e de código aberto que combina diarização neural (EEND-VC) e reconhecimento de fala adaptado (Qwen3) para extrair condições médicas de diálogos clínicos em Hinglish com fala sobreposta, alcançando o primeiro lugar no desafio DISPLACE-M.