ビジョンベースのポジショニングシステムの効果を評価するための新しいフレームワーク。
Haozhou Hu, Harpreet S. Dhillon, R. Michael Buehrer
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電気工学・システム科学 - 信号処理
RSS速度の変化とノイズに影響される機械の故障を特定する研究。
Daniel Kuzio, Radosław Zimroz, Agnieszka Wyłomańska
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ハイパーグラフと拡散ウェーブレットは、複雑なデータの相互作用についてより深い洞察を提供するよ。
Xingzhi Sun, Charles Xu, João F. Rocha
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Open RANと強化学習を使ってモバイルネットワークの省エネ戦略を検討する。
Qiao Wang, Swarna Chetty, Ahmed Al-Tahmeesschi
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新しい方法でECGの精度が向上し、複雑さが最小限に抑えられる。
Rayan Ansari, John Cao, Sabyasachi Bandyopadhyay
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人間とロボットの組み立て作業での協力を改善するために作られたデータセット。
Samuel Adebayo, Seán McLoone, Joost C. Dessing
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新しい方法がMIMOシステムのデータ伝送効率を向上させる。
Yuanbin Chen, Xufeng Guo, Tianqi Mao
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新しいアプローチで、衛星がバッテリーの使用を減らして寿命を延ばす手助けをする。
Nasrin Razmi, Bho Matthiesen, Armin Dekorsy
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この研究は、UAV支援のIoTネットワークにおけるリソース最適化を調べているよ。
Maryam Farajzadeh Dehkordi, Bijan Jabbari
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レーダー通信技術におけるEMF曝露を最小限に抑えるための革新的なアプローチ。
Mariem Chemingui, Ahmed Elzanaty, Rahim Tafazolli
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TE-PINNは、ニューラルネットワークと物理学を使ってロボットの方向推定精度を向上させるんだ。
Arman Asgharpoor Golroudbari
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研究では、脳波データを組み合わせて脳-コンピュータインタラクションを改善する方法を探ってる。
Rishan Mehta, Param Rajpura, Yogesh Kumar Meena
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異なる音声サンプルレートに合わせてRNNを適応させる方法を探る。
Alistair Carson, Alec Wright, Stefan Bilbao
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新しいフレームワークがUAVの通信を改善して、位置ズレの問題を解決するよ。
Chiya Zhang, Ting Wang, Chunlong He
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CUMAは複雑な設定なしで、たくさんのデバイスに効率的な接続を提供するよ。
José David Vega-Sánchez, Henry Ramiro Carvajal Mora, Nathaly Verónica Orozco Garzón
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コラボレーティブMIMOは、複数のデバイスを使って信号を送信することで無線通信を強化するよ。
Chao-Kai Wen, Yen-Cheng Chan, Tzu-Hao Huang
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インテリジェントサーフェスがワイヤレス通信に与える影響を探る。
Mohamadreza Delbari, George C. Alexandropoulos, Robert Schober
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sEEGとseegnificantがてんかんの脳信号を理解するのにどう役立つか学ぼう。
Georgios Mentzelopoulos, Evangelos Chatzipantazis, Ashwin G. Ramayya
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この記事では、UAVを使った検出を避けるための隠れたコミュニケーション技術について話してるよ。
Sivaram Krishnan, Jihong Park, Gregory Sherman
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新しい方法が信号処理の効率と効果を向上させる。
Ruiming Guo, Yuliang Zhu, Ayush Bhandari
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新しい方法が深層学習を使ってTHz通信でのチャネル推定を改善する。
Pulok Tarafder, Imtiaz Ahmed, Danda B. Rawat
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ノイズの中で効果的に信号を検出するためのマトリックスCFAR手法についての考察。
Yusuke Ono, Linyu Peng
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LDAとMIGを組み合わせた方法が複雑な海洋環境でのレーダーターゲット検出を向上させる。
Xiaoqiang Hua, Linyu Peng, Weijian Liu
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新しいシステムは、ドローンと高高度プラットフォームを組み合わせて、より良いインターネットカバレッジを実現するんだ。
Arman Azizi, Mustafa Kishk, Arman Farhang
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機械学習を使ってJCASシステムの公平性の新しい方法を検討中。
Mengyuan Ma, Tianyu Fang, Nir Shlezinger
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低解像度ADCを使って大規模MIMOシステムのパフォーマンスを改善するための新しい最適化手法を探ってる。
Mengyuan Ma, Nhan Thanh Nguyen, Italo Atzeni
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新しいデータセットが厳しい高高度条件でのバイタルサインのモニタリングを強化します。
Ke Liu, Jiankai Tang, Zhang Jiang
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新しいアプローチでCOVID-19の広がりの見積もりが改善される。
Barbara Pascal, Samuel Vaiter
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新しい統合フロントエンドが複数のタスクを処理して、コミュニケーションシステムの改善を図ってるよ。
Shangqing Shi, Kaixuan Ye, Chuangchuang Wei
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新しいオートエンコーダーが様々なアプリケーションでのグラフ表現学習を改善する。
Viet Anh Nguyen, Nhat Khang Ngo, Truong Son Hy
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新しい方法がマルチコアシステムの電力管理を改善して、エネルギー使用の推定を洗練させる。
Mohamed R. Elshamy, Mehdi Elahi, Ahmad Patooghy
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高度なワイヤレスネットワークのためのコミュニケーションとセンシングの統合を探求する。
Umut Demirhan, Ahmed Alkhateeb
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新しいパイロットシーケンスが急速に変わる環境でのコミュニケーションを改善するよ。
Zhi Gu, Zhengchun Zhou, Pingzhi Fan
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この研究は、GNNのパフォーマンスを向上させるための新しい集約方法を明らかにしている。
Mitchell Keren Taraday, Almog David, Chaim Baskin
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ノイズを減らす技術は、さまざまな分野で画像の質を向上させるんだ。
Reihaneh Malekian, Arian Maleki
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新しい方法で、混雑した屋内エリアでのラジオ信号の理解が深まる。
Theodore S. Rappaport, Dipankar Shakya, Mingjun Ying
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研究者たちが脳の信号から画像やテキストを面白い方法で再構築してるんだ。
David Mayo, Christopher Wang, Asa Harbin
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ワイヤレス通信のチャンネルを強化する新しい方法が登場したよ。
Amarilton L. Magalhães, André L. F. de Almeida
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WildFusionは、複雑な屋外環境でのロボットのマッピングとナビゲーションを複数のセンサーを使って強化するんだ。
Yanbaihui Liu, Boyuan Chen
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機械学習がラマン分光法を使った魚の生化学分析を向上させる。
Yun Zhou, Gang Chen, Bing Xue
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