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Este artigo apresenta um framework de IA que utiliza uma estratégia de divisão de dados consciente do contexto e correção de erros espaciais para prever com maior precisão a demanda de tráfego celular em 5G/6G, mitigando vazamentos de dados e melhorando o planejamento de rede em cidades canadenses.
Este artigo apresenta um modelo hierárquico baseado em redes neurais de atenção gráfica (HR-GAT) que estima a demanda de espectro em escala espacial fina com maior precisão do que métodos existentes, utilizando dados públicos de implantação para apoiar decisões regulatórias e o compartilhamento de espectro em cidades canadenses.
Este artigo propõe algoritmos dinâmicos distribuídos que permitem a múltiplos agentes, operando apenas com dados locais e sem compartilhar medições brutas, calcular coletivamente certificados de estabilidade global (como soluções de equações de Lyapunov e Riccati) para sistemas LTI, garantindo a convergência exata e robustez do controlador LQR resultante.
Este artigo propõe uma abordagem de controle distribuído para sistemas multiagente com agentes incontroláveis, utilizando uma função de barreira de controle (CBF) reconstruída via observador adaptativo distribuído e um parâmetro de desempenho prescrito para garantir a segurança do sistema em ambientes dinâmicos incertos.
Este artigo apresenta a primeira solução de detecção de presença humana em laptops comerciais que utiliza exclusivamente o hardware Wi-Fi embutido, empregando uma nova técnica de Espectro Doppler Filtrado por Alcance (RF-DS) e um framework de processamento adaptativo para identificar usuários com baixo custo computacional, sem necessidade de sensores externos, infraestrutura de rede adicional ou preocupações com privacidade.
Este estudo analisa a viabilidade da tecnologia Vehicle-to-Grid (V2G) para condutores de veículos elétricos na Califórnia, demonstrando que a sua adoção é mais exequível para utilizadores que carregam diariamente e que o impacto na vida útil da bateria varia significativamente conforme a sensibilidade ao envelhecimento e aos níveis de carga mantidos.
Este artigo apresenta um novo design de garra robótica com ponta dentada e dedos complacentes, capaz de separar e abrir com sucesso sacos estéreis selados, automatizando uma tarefa hospitalar repetitiva e fisicamente exigente que atualmente é realizada manualmente por enfermeiros.
Este artigo propõe e analisa um novo projeto de superfícies inteligentes reconfiguráveis (RIS) divididas em subsuperfícies dedicadas a usuários individuais em bandas de frequência distintas, derivando soluções fechadas para o SNR médio e demonstrando que essa abordagem alcança desempenho ótimo em condições de linha de visão, é robusta a cenários não-line-of-sight e reduz drasticamente a complexidade de projeto e processamento em comparação com métodos multiusuário tradicionais.
Este artigo propõe um método para imersão de sistemas Port-Hamiltonianos com não linearidades não polinomiais em representações polinomiais de dimensão superior, preservando propriedades estruturais e energéticas essenciais para o projeto de leis de controle estabilizadoras via otimização de soma de quadrados.
Este artigo analisa a taxa de cruzamento de nível (LCR) em sistemas de superfície inteligente reconfigurável (RIS) de usuário único, derivando uma expressão analítica exata para o canal apenas-RIS e propondo uma aproximação estável para o canal direto, demonstrando que o aumento de elementos e a redução de correlação diminuem a LCR sem amplificar significativamente as variações temporais do canal.
Este artigo apresenta o Diffusive INR (DINR), um framework de reconstrução que combina representações neurais implícitas com priores de difusão pré-treinados em dados sintéticos para realizar reconstruções 3D de alta qualidade de microestruturas de concreto em tomografia computacional de nêutrons com vistas esparsas, superando significativamente os métodos tradicionais em qualidade e precisão.
O artigo demonstra que o modelo de distorção , embora adequado para comunicações, é excessivamente pessimista para a detecção monostática ISAC, pois ignora a capacidade do transmissor de monitorar sua própria onda distorcida, levando à derivação de limites de Cramér-Rao mais precisos que revelam um piso de erro de velocidade irreduzível e validam a robustez do sistema a erros práticos de DPD.
Este artigo apresenta uma arquitetura de referência e um roteiro para a evolução de supercomputadores centrados em quântica (QCSC), que integram processadores quânticos, GPUs e CPUs em três fases distintas para superar as limitações atuais de orquestração manual e permitir a execução eficiente de algoritmos híbridos em pesquisas aplicadas.
Este artigo propõe técnicas de mitigação de ruído de fase em sistemas MIMO massivos mmWave com modulação espacial generalizada, incluindo o projeto de constelações resilientes e uma arquitetura de compensação de estágio único que demonstram alta robustez, especialmente na detecção espacial, enquanto a compensação de dois estágios atinge desempenho próximo ao cenário sem ruído.
Este artigo apresenta o banco de dados trajectoRIR, uma coleção abrangente de gravações acústicas estáticas e em movimento ao longo de uma trajetória controlada em sala, capturada por múltiplas configurações de microfones robóticos para apoiar tarefas como localização de fontes sonoras, reconstrução de campo sonoro e auralização.
Este artigo propõe o CECGSR, uma abordagem de super-resolução de ECG em malha fechada que utiliza um mecanismo de realimentação negativa e uma estratégia Plug-and-Play para superar os métodos de malha aberta existentes, demonstrando superioridade na reconstrução de sinais cardíacos e remoção de artefatos em experimentos com o conjunto de dados PTB-XL.
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.