電気工学・システム科学

未知のシステムで出力を予測するためにトランスフォーマーがどどう適応するかを探る。

この研究は常微分方程式モデルのパラメータを特定する方法を強化する。

この記事は、効果的なネットワークのレジリエンスのための自己修復分散最適化について話してるよ。

新しいモデルが材料の磁気ヒステリシスの予測を強化する。

新しいフィルタリング手法が厳しいノイズ条件下での状態推定を改善する。

測定データを使って動的システムのモデルを作るプロセスを学ぼう。

連続MDPの深掘りと、それが意思決定や強化学習にどう活用されるか。

REVEALプロトコルがMiM攻撃から無線ネットワークをどのように守るかを学ぼう。

新しい技術は、インテリジェントリフレクティングサーフェスとフルデュプレックスシステムを使ってワイヤレス通信を改善しようとしてるよ。

新しいディープラーニング手法が振動データ分析を強化して、より安全なインフラを実現するよ。

モーションセンサーを使ってスマホの操作をもっと良くするためのジェスチャー認識を探ってる。

不確実性の中でターゲット追跡のためのセンサー管理の効果的な方法を探ってる。

新しい方法が機械学習モデルの感情状態検出を向上させる。

JCASは、コミュニケーションとレーダーを統合して、モバイルネットワークのパフォーマンスを向上させる。

ISACがワイヤレスネットワークと機械学習アプリケーションの進展にどんな役割を果たすかを探る。

スピーチ分析のためのフォルマントトラッキングの精度を向上させる方法を見つけよう。

新しいニューラルネットワークの方法がSAR画像の粗さ推定を改善した。

新しい方法が画像分析を改善し、医療画像の不確実性を際立たせる。

研究が、頭頸部のがん再発を予測する新しい方法を探ってるよ。

新しい方法が医療診断のための網膜画像生成とセグメンテーションを改善したよ。

新しいモデルが脳の画像解析と構造分析を改善する。

重要なディテールを保ちながら画像を圧縮する新しい方法。

DCTransformerは、圧縮中に失われたJPEG画像の品質を向上させる。

新しいアプローチで2Dスキャンから3Dの心臓画像がさらに良くなるよ。

グラフニューラルネットワークは、声のサンプルの関係を分析することでスピーカー認識の精度を向上させる。

6つの言語でのスピーチモデルの感情認識を評価する研究。

AffectEchoモデルはAI生成音声の感情表現を強化するよ。

この研究は、トレーニング中にエラーが起こりやすい部分に注目することでG2Pモデルを強化してるよ。

スピーチ分析のためのフォルマントトラッキングの精度を向上させる方法を見つけよう。

研究者たちが、より正確なパーキンソン病の評価のための音声ベースの方法を開発したよ。

Meta-SELDは、さまざまな環境での音イベントの位置特定を強化するよ。

AVMITは、研究者に音と視覚が動作認識でどう関連するかの洞察を提供します。