Quan Zhou 등 연구팀은 초대형 개구면 어레이(ELAA) 시스템의 근거리장 통신 문제를 해결하기 위해 RIS 기반 Transformer 2단계 빔 트레이닝 알고리즘을 제시했습니다. 이 알고리즘은 SNR 20dB에서 최대 97%의 빔 선택 정확도를 달성, 기존 방식 대비 10~50% 향상된 성능을 보이며 IoT 통신 시스템의 효율성 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

Xi Tong 등 연구진이 개발한 SC3EF 알고리즘은 가시광선과 열화상 이미지의 정확한 매칭을 위한 혁신적인 기술로, 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 우수한 성능과 일반화 능력을 보여줍니다. 자율주행 및 스마트 교통 시스템 등 다양한 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

중국과학원 자동화연구소 연구팀이 개발한 EmoVoice는 LLM과 Phoneme Boost 기술을 활용한 감정 제어 TTS 모델로, 고품질 데이터셋 EmoVoice-DB와 GPT-4, Gemini를 활용한 평가 시스템을 통해 합성 데이터만으로 최첨단 성능을 달성했습니다. 자유로운 감정 표현이 가능한 EmoVoice는 향후 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.

Cheng과 Du 연구팀이 개발한 3D-PNAS는 Perlin Noise를 기반으로 한 혁신적인 3D 이상 현상 생성 방법으로, 산업용 3D 데이터를 활용한 표면 품질 검사의 새로운 지평을 열었습니다. 다양한 유형의 결함을 사실적으로 생성하고, 제공된 코드와 툴킷을 통해 향후 연구 활성화를 기대할 수 있습니다.

무라이 카이와 다카하시 후미노부 연구진은 끈 이론에서 영감을 얻은 암흑 에너지 모델을 제시했습니다. 이 모델은 우주 상수와 초경량 액시온을 이용하여 우주 가속 팽창을 설명하며, 인류 원리를 적용하여 액시온 질량과 우주 상수에 대한 제약 조건을 도출했습니다. 이 연구는 암흑 에너지의 상태 방정식 매개변수가 -1에서 벗어날 수 있음을 시사하며, 최근 DESI 실험 결과와 일치하는 흥미로운 결과를 보여줍니다.