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Un nuevo método para que los dispositivos se comuniquen usando sistemas de IA en el dispositivo.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y eficiencia de NeRF para aplicaciones móviles.

Nuevos métodos reducen el uso de ancho de banda mientras mantienen la calidad del contenido en AIGC móvil.

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

Nuevo método mejora la eficiencia en la selección de dispositivos en el aprendizaje federado.

Un nuevo método para reunir datos relevantes de UI móvil y mejorar el diseño de aplicaciones.

Un nuevo sistema busca mejorar la participación en programas de salud materna a través de llamadas móviles.

Optimizar la gestión de haces a través de una alineación específica del sitio mejora la eficiencia de la comunicación en redes 5G.

Mejorando aplicaciones de sensor móvil a través de un nuevo marco para gestionar datos faltantes.

Combinando comunicación y detección para redes móviles más inteligentes.

Este sistema ofrece un entorno escalable para probar agentes autónomos en aplicaciones de Android del mundo real.

Un nuevo conjunto de datos mejora los sistemas de recomendación de apps móviles a través de intercambios conversacionales.

h-DJSCC mejora la transmisión de imágenes en redes móviles, manejando varios tipos de conexión de manera efectiva.

MixDQ mejora la velocidad de generación de texto a imagen y el uso de memoria.

Un nuevo método para hacer que los Diffusion Transformers funcionen mejor en dispositivos más pequeños.

Un estudio revela cómo las apps móviles moldean los hábitos de viaje.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de lenguaje pequeños usando técnicas de activación dispersa.

Windex optimiza la asignación de recursos para las diversas necesidades de los usuarios en redes celulares NextG.

Un estudio sobre cómo mejorar los modelos de aprendizaje federado para dispositivos con recursos limitados.

Un nuevo enfoque para predecir cambios en la interfaz de usuario de aplicaciones móviles basados en las acciones de los usuarios.

Un nuevo método mejora la precisión para localizar señales en el campo cercano usando aprendizaje automático.

TraceNet mejora la segmentación de imágenes móviles con procesos fáciles de usar y eficientes.

Aprende cómo el debloating mejora el rendimiento y la seguridad del software al eliminar código innecesario.

Aprende cómo reducir el uso de memoria en el splatting gaussiano 3D.

Un modelo integral tiene como objetivo mejorar la seguridad y la confiabilidad en entornos 5G-MEC.

Un nuevo método aumenta la eficiencia para solicitudes de datos asíncronas en sistemas inalámbricos.

Ajustando modelos de lenguaje grandes directamente en smartphones mientras protegemos los datos del usuario.

Una red ligera para estimar poses en tiempo real en dispositivos móviles.

El conjunto de datos AMEX mejora la comprensión de la IA sobre las interfaces de apps móviles.

Un nuevo método mejora la precisión en la localización de dispositivos móviles y la detección de señales.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del entrenamiento de haz en sistemas de comunicación avanzados.

Un estudio completo de apps de desastres y opiniones de usuarios para una gestión de emergencias efectiva.

Un estudio que revela fallos de seguridad en aplicaciones de pago móvil populares.

Los investigadores encuentran formas de reducir el tamaño de los modelos de detección de intenciones sin perder precisión.

EFLD ofrece una solución ligera para la detección de puntos faciales en tiempo real en dispositivos edge.

Un nuevo modelo mejora la comunicación móvil entre dispositivos en movimiento.

Un nuevo método mejora la transferencia de conocimiento en redes neuronales.

Un estudio revela que el manejo efectivo del estrés para padres se logra usando recomendaciones personalizadas de aplicaciones móviles.

Nuevo método mejora modelos de aprendizaje profundo para dispositivos con recursos limitados.

Aprende cómo los mecanismos de atención pueden mejorar el rendimiento del crowdsensing móvil y la recolección de datos.