Site-Specific Finetuning of Neural Receivers with Real-World 5G NR Measurements
该论文利用苏黎世联邦理工学院采集的真实世界 5G NR 空口测量数据，实证了针对特定部署场景微调神经接收机不仅能显著提升误码率性能，且该增益在不同硬件和场景下均具有良好的泛化能力。
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166 篇论文
Distributed Multichannel Wiener Filtering for Wireless Acoustic Sensor Networks
本文提出了一种适用于全连接无线声学传感器网络的分布式多通道维纳滤波（dMWF）算法，该算法无需迭代即可在节点观测源不同的情况下实现与集中式系统最优性能匹配的语音估计，并显著优于现有的迭代式 DANSE 算法。
Initial Parameter Estimation for Non-Linear Optimization -- Trigonometric Function
该论文提出了一种基于 NI 的可解释初始参数估计策略，旨在解决非均匀采样三角函数模型在强噪声、周期覆盖不足等复杂场景下的非线性优化问题，并证明其能以比 Lomb-Scargle 周期图法更低的计算成本，在低至 1.4 dB 的信噪比下实现高精度的频率估计。
Trade-Offs in FMCW Radar-Based Respiration and Heart Rate Variability
该研究评估了一种低成本 FMCW MIMO 雷达在非接触式生命体征监测中的性能，揭示了其在约 70 厘米距离和 96 个以上 chirp 数下能实现呼吸率和心率的准确估算，但在捕捉瞬时波动（如心率变异性）方面存在精度受限的根本性权衡。
A Hybrid Model-Assisted Approach for Path Loss Prediction in Suburban Scenarios
该论文提出了一种针对郊区复杂环境的混合路径损耗预测模型，通过在经典近距自由空间模型基础上引入环境自适应补偿项并优化环境图像表征方案，在平潭岛实测数据中将测试均方根误差降低至 4.04 dB，显著优于传统模型。
Efficient, Adaptive Near-Field Beam Training based on Linear Bandit
该论文提出了一种基于线性 Bandit 和汤普森采样的近场波束训练框架，通过引入 DFT 域高斯先验及三种搜索策略，在多径信道下实现了高达 90% 的导频开销降低和超过 2dB 的波束赋形增益。
A 1.6-fJ/Spike Subthreshold Analog Spiking Neuron in 28 nm CMOS
本文介绍了一种基于 28 nm CMOS 工艺的低功耗泄漏积分发放（LIF）神经元设计，其单次脉冲能耗仅为 1.61 fJ，并通过结合监督反向传播与代理梯度技术的量化脉冲神经网络仿真，在 MNIST 数据集上实现了 82.5% 的准确率，展示了其在嵌入式机器学习应用中实现高性能与高能效的潜力。
Generative Diffusion Models for High Dimensional Channel Estimation
该论文提出了一种基于生成扩散模型的新型高维 MIMO 信道估计方法，通过结合无监督 Stein 无偏风险估计器实现无需真实信道数据的训练，在显著降低导频开销和估计延迟的同时，实现了从低分辨率量化测量中高精度恢复信道信息。
Resource Allocation for Positive-Rate Covert Communications Using Optimization and Deep Reinforcement Learning
本文针对瑞利块衰落信道中的正速率密钥隐蔽通信，在假设合法通信双方拥有信道状态信息而瓦特仅知统计分布的前提下，提出了基于非因果信息的三步优化法以及基于深度双 Q 网络（DDQN）的因果信息求解方案，分别解决了功率分配和速率分配问题。
Tiny but Mighty: A Software-Hardware Co-Design Approach for Efficient Multimodal Inference on Battery-Powered Small Devices
本文提出了名为 NANOMIND 的软硬件协同设计框架，通过将大型多模态模型模块化并动态调度至异构加速器，在电池供电的小型设备上实现了无需联网的高效、低功耗本地推理，显著降低了能耗与显存占用。
Generalized Pinching-Antenna Systems: A Tutorial on Principles, Design Strategies, and Future Directions
本文介绍了广义夹持天线系统的概念，阐述了其基于多种物理介质的实现原理与信道模型，综述了从单波导到多波导的系统架构及先进设计策略，探讨了其与新兴无线技术的融合，并指出了未来的研究方向以推动其在下一代网络中的实际应用。
AirCNN via Reconfigurable Intelligent Surfaces: Architecture Design and Implementation
本文提出了一种名为 AirCNN 的新型过空中模拟计算范式，通过联合优化发射预编码、接收合并及智能反射面（RIS）相移，利用多个 RIS 在无线环境中模拟二维卷积与深度可分离卷积操作，从而在满足实际约束下实现了高效的卷积神经网络层功能。
Bi-directional digital twin prototype anchoring with multi-periodicity learning for few-shot fault diagnosis
该论文提出了一种结合多周期性学习与双向数字孪生原型锚定的新框架，通过元训练与测试时适应策略，有效解决了工业场景下仅凭极少量样本进行故障诊断的难题。
Towards Objective Gastrointestinal Auscultation: Automated Segmentation and Annotation of Bowel Sound Patterns
该研究提出了一种基于 SonicGuard 可穿戴传感器和 Audio Spectrogram Transformer 模型的自动化肠音分割与分类系统，通过为健康人和患者分别训练专用模型，实现了高精度的肠音模式识别，显著减少了人工标注时间并为胃肠道功能提供了客观的定量评估工具。
Explainable and Hardware-Efficient Jamming Detection for 5G Networks Using the Convolutional Tsetlin Machine
本文提出了一种基于卷积田鼠机（CTM）的轻量级、可解释且硬件高效的 5G 网络干扰检测方案，该方案在真实 5G 测试床上验证了其性能，相比传统卷积神经网络（CNN）在保持相当检测精度的同时显著提升了训练速度并降低了内存占用，且具备在 FPGA 边缘设备上部署的潜力。
A Lightweight Digital-Twin-Based Framework for Edge-Assisted Vehicle Tracking and Collision Prediction
本文提出了一种基于轻量级数字孪生的边缘辅助框架，通过仅利用目标检测与离线路径映射而非复杂的轨迹预测模型，实现了在资源受限边缘设备上高效运行且能提前约 88% 时间预测碰撞事件的车辆跟踪与碰撞预警系统。
Interpretable Aneurysm Classification via 3D Concept Bottleneck Models: Integrating Morphological and Hemodynamic Clinical Features
该论文提出了一种基于 3D 概念瓶颈模型的端到端框架，通过将 CTA 影像特征映射为可解释的形态学与血流动力学临床概念，在保持高预测精度（最高达 93.33%）的同时显著提升了颅内动脉瘤分类的可解释性，从而克服了传统黑盒模型在临床应用中缺乏透明度的局限。
MetaSort: An Accelerated Approach for Non-uniform Compression and Few-shot Classification of Neural Spike Waveforms
本文提出了一种名为 MetaSort 的新算法，通过结合自适应电平交叉压缩、潜在特征表示以及利用数据几何信息的元迁移学习框架，同时实现了神经脉冲波形的高效非均匀压缩与少样本分类，并在体内数据实验中验证了其优异性能及片上超低功耗实现的潜力。
A Primer on Evolutionary Frameworks for Near-Field Multi-Source Localization
本文提出了一种基于连续球面波信号模型的新型模型驱动进化框架（包括 NEMO-DE 和 NEEF-DE），用于在近场多源定位中克服传统网格化子空间方法和数据依赖深度学习的局限性，实现了无需标签数据、离散网格或特定架构约束的任意阵列几何定位。
A Curved Monopole Antenna for HF Radar with Enhanced Gain and Bandwidth
本文提出了一种针对天波高频雷达应用的新型弯曲单极子天线，通过优化曲率与直段长度实现了增益与带宽的显著提升，并验证了其在 12 单元阵列中具备更优的嵌入式性能与低中仰角增益，为下一代高频雷达系统提供了紧凑、宽带且可扩展的解决方案。