Ingeniería Eléctrica y Ciencia de Sistemas - Procesado de señales

Una mirada a mejorar los modelos de sistemas dinámicos usando información de destino.

Explorando cómo el procesamiento de señales mejora las capacidades del aprendizaje automático en varios campos.

Descubre un nuevo método para mejorar la gestión de haces en la comunicación inalámbrica.

Descubre cómo la tecnología RIS está mejorando la seguridad en la comunicación inalámbrica.

Los robots pueden mejorar la navegación clasificando diferentes terrenos en entornos difíciles.

Examinando los avances en los sistemas de carga y comunicación de vehículos eléctricos.

Este artículo habla de un nuevo sistema basado en GPU para la generación de formas de onda en tiempo real.

Una visión general de métodos de filtrado avanzados para señales cíclicas estacionarias.

Nuevas técnicas mejoran la comunicación al detectar colisiones de preámbulo de manera efectiva.

Explorando antenas NOMA y de metasuperficies dinámicas para mejorar la conectividad.

Este enfoque mejora la precisión de la ubicación en interiores usando aprendizaje profundo con refuerzo auto-supervisado.

Estudio destaca las dificultades para encontrar diferencias cerebrales relacionadas con el trastorno del espectro autista.

Un nuevo marco mejora el rendimiento del modelo con mínimos datos del usuario.

Este modelo mejora la precisión al clasificar datos diversos de sensores IoT.

El aprendizaje automático mejora la precisión y adaptabilidad del GNSS en entornos difíciles.

Los drones mejoran las tareas en las fábricas al lograr una mejor precisión en el posicionamiento gracias a los datos de los sensores.

Mejorando el rendimiento de los UAV a través de una mejor gestión de rutas y asignación de recursos.

La nueva tecnología XL-RIS mejora la precisión del seguimiento móvil en entornos complejos.

Un nuevo marco mejora el reconocimiento de señales inalámbricas usando datos etiquetados limitados.

La tecnología AARIS mejora la comunicación a través de UAVs, superando los desafíos de las redes tradicionales.

Un nuevo enfoque para entender las estructuras de grafos a partir de señales de nodos.

Investigadores prueban un método nuevo para visualizar el flujo sanguíneo en los cerebros de primates no humanos.

Descubre cómo la IA está transformando los métodos de evaluación no destructiva para la seguridad.

Explorando cómo los relojes inteligentes pueden monitorear los ritmos circadianos fuera de los laboratorios.

La investigación mejora los métodos para extraer frecuencias de señales ruidosas.

Estrategias para mejorar la comunicación entre agentes en redes inalámbricas de múltiples saltos.

Explorando un nuevo diseño para internet de alta velocidad usando tecnología láser en interiores.

Nuevos métodos mejoran la comunicación de gráficos y la distinción de nodos en GNNs.

Un nuevo sistema ofrece monitoreo en tiempo real y mejores pronósticos para la generación de energía solar.

Los investigadores mejoran la detección de señales en entornos ruidosos usando técnicas de Propagación de Expectativas.

El aprendizaje automático ofrece soluciones para una detección precisa de convulsiones, mejorando los resultados para los pacientes.

DeepJSCC mejora la calidad de imagen en redes de relé, integrando la transmisión con aprendizaje profundo.

La investigación explora el papel del aprendizaje automático en la detección de bloqueos en las arterias coronarias.

Un estudio sobre el seguimiento de las actividades de las mascotas con métodos de radar avanzados.

Nuevo método mejora la extracción de características para diagnosticar fallos en los rodamientos de las máquinas.

Nuevas antenas activas mejoran la comunicación militar a través de una mejor transmisión de señales y eficiencia.

SVAM mejora la alineación de los haces en sistemas mmWave usando técnicas de detección innovadoras.

Un nuevo enfoque para gestionar la comunicación en sistemas 6G.

Explorando el papel del aprendizaje automático en la mejora de los sistemas de comunicación cuántica.

Un nuevo método mejora el manejo de datos en aplicaciones de IA, centrándose en la extracción de características.