eess.SP」カテゴリーアーカイブ

Autonomous Robotic Radio Source Localization via a Novel Gaussian Mixture Filtering Approach

要約 この研究では、未知の環境での自律的なロボット無線信号ソースの検索とローカリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, eess.SP | Autonomous Robotic Radio Source Localization via a Novel Gaussian Mixture Filtering Approach はコメントを受け付けていません

The R2D2 Deep Neural Network Series for Scalable Non-Cartesian Magnetic Resonance Imaging

要約 磁気共鳴イメージング(MRI)における高度に加速した非カテーシア語Kスペー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV, eess.SP | The R2D2 Deep Neural Network Series for Scalable Non-Cartesian Magnetic Resonance Imaging はコメントを受け付けていません

GenHPE: Generative Counterfactuals for 3D Human Pose Estimation with Radio Frequency Signals

要約 人間のポーズ推定(HPE)は、さまざまな用途の人体関節の位置を検出します。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.MM, eess.SP | GenHPE: Generative Counterfactuals for 3D Human Pose Estimation with Radio Frequency Signals はコメントを受け付けていません

The R2D2 Deep Neural Network Series for Scalable Non-Cartesian Magnetic Resonance Imaging

要約 磁気共鳴イメージング(MRI)における高度に加速した非カテーシア語Kスペー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV, eess.SP | The R2D2 Deep Neural Network Series for Scalable Non-Cartesian Magnetic Resonance Imaging はコメントを受け付けていません

Integrating Semantic Communication and Human Decision-Making into an End-to-End Sensing-Decision Framework

要約 早くも1949年、ウィーバーはコミュニケーションを非常に広い意味で定義し、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.HC, cs.LG, eess.SP | Integrating Semantic Communication and Human Decision-Making into an End-to-End Sensing-Decision Framework はコメントを受け付けていません

Hypergraph-MLP: Learning on Hypergraphs without Message Passing

要約 ハイパーグラフは、2つ以上のエンティティを含む高次の関係を持つデータのモデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, eess.SP | Hypergraph-MLP: Learning on Hypergraphs without Message Passing はコメントを受け付けていません

Learning Hypergraphs From Signals With Dual Smoothness Prior

要約 観測された信号からハイパーグラフ構造を学習してエンティティ間の固有の高次関 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, eess.SP, stat.ML | Learning Hypergraphs From Signals With Dual Smoothness Prior はコメントを受け付けていません

Transformers are Provably Optimal In-context Estimators for Wireless Communications

要約 事前に訓練された変圧器は、明示的なモデルの最適化なしに限られたプロンプトの … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, eess.SP | Transformers are Provably Optimal In-context Estimators for Wireless Communications はコメントを受け付けていません

Training-Free Message Passing for Learning on Hypergraphs

要約 ハイパーグラフは、実際のデータの高次相互作用をモデル化するために重要です。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, eess.SP, stat.ML | Training-Free Message Passing for Learning on Hypergraphs はコメントを受け付けていません

Hypergraph Structure Inference From Data Under Smoothness Prior

要約 ハイパーグラフは、2つ以上のエンティティを含む高次関係を持つデータを処理す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SI, eess.SP, stat.ML | Hypergraph Structure Inference From Data Under Smoothness Prior はコメントを受け付けていません