Mapeo de radio ciego mediante inferencia de trayectoria bayesiana espacialmente regularizada

Resumen: Los mapas de radio permiten aplicaciones inalámbricas inteligentes al capturar la distribución espacial de las características del canal. Sin embargo, los métodos de construcción convencionales exigen una gran cantidad de datos etiquetados con la ubicación, lo que resulta costoso y poco práctico en muchos escenarios del mundo real.

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MobileWorldBench: hacia el modelado del mundo semántico para agentes móviles

Resumen: Los modelos mundiales han demostrado una gran utilidad para mejorar el desempeño de tareas de agentes encarnados. Si bien el trabajo anterior se centra principalmente en modelos mundiales de espacio de píxeles, estos enfoques enfrentan limitaciones prácticas en entornos de GUI, donde a menudo es difícil predecir elementos visuales complejos en estados futuros.

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Aprovechamiento de los LLM para la extracción de datos estructurados de registros de pacientes no estructurados

Resumen: La revisión manual de historias clínicas sigue siendo un componente de la investigación clínica que requiere mucho tiempo y recursos, y requiere que los expertos extraigan información a menudo compleja de narrativas de registros médicos electrónicos (EHR) no estructurados.

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