cs Arbeiten | Gist.Science

Kinodynamic Motion Retargeting for Humanoid Locomotion via Multi-Contact Whole-Body Trajectory Optimization

Die Arbeit stellt KDMR vor, ein neuartiges Framework für die kinodynamische Bewegungsnachbildung bei humanoiden Robotern, das durch die Formulierung als multi-kontaktbasierte Ganzkörper-Trajektorienoptimierung physikalisch konsistente und dynamisch machbare Bewegungsabläufe erzeugt, die rein kinematischen Methoden überlegen sind und die Effizienz sowie Stabilität nachgelagerter Lernstrategien signifikant verbessern.

Xiaoyu Zhang, Steven Haener, Varun Madabushi, Maegan Tucker2026-03-11💻 cs

Tetris is Hard with Just One Piece Type

Diese Arbeit widerlegt eine 23 Jahre alte Vermutung, indem sie die NP-Härte des Tetris-Clairings und des Überlebens für fast alle Tetromino-Typen unter dem Standard-Rotationssystem nachweist, während sie gleichzeitig polynomielle Algorithmen für Domino- und $1\times k$-Steine liefert.

MIT Hardness Group, Josh Brunner, Erik D. Demaine, Della Hendrickson, Jeffery Li2026-03-11💻 cs

ReCoSplat: Autoregressive Feed-Forward Gaussian Splatting Using Render-and-Compare

ReCoSplat ist ein autoregressives Feed-Forward-Modell für das Gaussian Splatting, das durch einen Render-and-Compare-Mechanismus und eine hybride KV-Cache-Komprimierung robuste Online-Neuansichtssynthese aus sequenziellen, oft ungeordneten Beobachtungen ermöglicht und dabei State-of-the-Art-Ergebnisse erzielt.

Freeman Cheng, Botao Ye, Xueting Li, Junqi You, Fangneng Zhan, Ming-Hsuan Yang2026-03-11💻 cs

TiPToP: A Modular Open-Vocabulary Planning System for Robotic Manipulation

Das Paper stellt TiPToP vor, ein modulares Open-Vocabulary-Planungssystem für Roboter, das vortrainierte Vision-Modelle mit einem Task-and-Motion-Planer kombiniert, um komplexe Manipulationsaufgaben allein aus RGB-Bildern und Sprachbefehlen zu lösen, ohne dass roboterspezifische Trainingsdaten erforderlich sind.

William Shen, Nishanth Kumar, Sahit Chintalapudi, Jie Wang, Christopher Watson, Edward Hu, Jing Cao, Dinesh Jayaraman, Leslie Pack Kaelbling, Tomás Lozano-Pérez2026-03-11💻 cs

d-DNNF Modulo Theories: A General Framework for Polytime SMT Queries

Diese Arbeit stellt ein allgemeines Framework vor, das durch die Kombination von SMT-Formeln mit vorab berechneten Theorie-Lemmas die kompilierte d-DNNF-Darstellung für polytime-Abfragen auf SMT-Ebene nutzbar macht, indem sie diese auf propositionale Ebene reduziert.

Gabriele Masina, Emanuale Civini, Massimo Michelutti, Giuseppe Spallitta, Roberto Sebastiani2026-03-11💻 cs

Agent based decision making for Integrated Air Defense system

Dieser Beitrag stellt ein vollautomatisches, auf BDI-Architekturen basierendes Multi-Agenten-System für integrierte Luftverteidigung vor, das durch Meta-Ebenen-Planung eigenständig Ziele erkennt, Bedrohungen bewertet und Waffen zuweist, um die Kommando- und Kontrollautonomie im Netzwerkzentrierten Krieg zu gewährleisten.

Sumanta Kumar Das, Sumant Mukherjee2026-03-10💻 cs

Learning from Viral Content

Die Studie untersucht, wie Algorithmen, die virale Inhalte priorisieren, in einem Gleichgewichtsmodell rationaler Nutzer sowohl die Informationsaggregation fördern als auch zu sich selbst verstärkenden, irreführenden Zuständen führen können, in denen falsche Geschichten dauerhaft geteilt werden, und leitet daraus Konsequenzen für das Plattformdesign ab.

Krishna Dasaratha, Kevin He2026-03-10💻 cs

A Robust Multi-Item Auction Design with Statistical Learning

Die Autoren stellen eine neuartige statistische Lernmethode für Multi-Item-Auktionen vor, die auf nichtparametrischer Dichteschätzung und Konfidenzintervallen basiert, um durch zwei effiziente Strategien die Implementierungskosten zu senken und gleichzeitig hohe Wahrscheinlichkeiten für Fairness, Anreizkompatibilität und individuelle Rationalität bei gleichzeitiger Umsatzmaximierung zu gewährleisten.

Jiale Han, Xiaowu Dai2026-03-10💻 cs

Class Overwhelms: Mutual Conditional Blended-Target Domain Adaptation

Die vorgestellte Arbeit schlägt einen mutual-conditional-Ansatz für die Blended-Target-Domain-Adaptation vor, der durch einen unsicherheitsgesteuerten Kategoriediskriminator und die Erweiterung von Low-Level-Features eine gegenseitige Ausrichtung der Verteilungen $P(Z|Y)$ und $P(Y|Z)$ erreicht, um die Leistung bei Label-Verteilungsverschiebungen ohne explizite Domänenlabels zu verbessern.

Pengcheng Xu, Boyu Wang, Charles Ling2026-03-10💻 cs

How Auditing Methodologies Can Impact Our Understanding of YouTube's Recommendation Systems

Diese Studie untersucht, wie methodische Entscheidungen bei der Auditierung von YouTube-Empfehlungsalgorithmen die Genauigkeit der Ergebnisse beeinflussen, und identifiziert kosteneffiziente Konfigurationen, die ohne Verlust an Validität durchgeführt werden können.

Sarmad Chandio, Daniyal Pirwani Dar, Rishab Nithyanand2026-03-10💻 cs

Critical Relaxed-Stable Matchings with Ties in the Many-to-Many Setting

Diese Arbeit untersucht das many-to-many Zuordnungsproblem mit Präferenzen, die Bindungen und Mindestquoten beinhalten, und zeigt, dass zwar ein kritischer und relaxiert-stabiler Zuordnungsalgorithmus immer existiert, die Berechnung einer maximalen solchen Zuordnung NP-schwer ist, wofür ein polynomieller 2/3-Approximationsalgorithmus entwickelt wurde.

Meghana Nasre, Prajakta Nimbhorkar, Keshav Ranjan2026-03-10💻 cs

altiro3D: Scene representation from single image and novel view synthesis

Die Arbeit stellt altiro3D vor, eine freie Bibliothek, die aus einem einzelnen RGB-Bild oder Video mittels Monokularer Tiefenschätzung, Inpainting und effizienter Projektionsalgorithmen realistische 3D-Erlebnisse und Lichtfelddaten für Freisicht-Displays erzeugt.

E. Canessa, L. Tenze2026-03-10💻 cs

Utility Theory based Cognitive Modeling in the Application of Robotics: A Survey

Diese Übersichtsarbeit untersucht die Anwendung nutzungstheoretischer kognitiver Modelle in der Robotik, indem sie die Entwicklung von Verhaltensbasierter Robotik und kognitiven Architekturen hin zu wertebasierten Systemen für Entscheidungsfindung, Lernen und Interaktion in ein- und multi-agentischen Umgebungen analysiert und zukünftige Forschungsrichtungen sowie offene Probleme aufzeigt.

Qin Yang2026-03-10💻 cs

Toward 6G Sidelink Reliability: MAC PRR Modeling for NR Mode 2 SPS and ns-3 Validation

Dieser Beitrag entwickelt ein analytisches MAC-PRR-Modell für den NR-Sidelink-Modus 2, das spezifische SPS-Mechanismen wie Kollisionen bei der Ressourcenneuwahl und persistente Kollisionen explizit berücksichtigt, um durch ns-3-Simulationen validierte Erkenntnisse für die Zuverlässigkeitsoptimierung zukünftiger 6G-Kommunikation zu liefern.

Liu Cao, Zhaoyu Liu, Lyutianyang Zhang2026-03-10💻 cs

The Complexity of Distance- $r$ Dominating Set Reconfiguration

Dieser Artikel untersucht die Komplexität des Rekonfigurationsproblems für Distanz- $r$ -Dominanzmengen und zeigt eine interessante Komplexitätsdichotomie auf, indem er für $r \geq 2$ auf Split-Graphen polynomielle Algorithmen nachweist, während das Problem auf planaren Graphen mit maximalem Grad drei sowie auf bipartiten und chordalen Graphen weiterhin PSPACE-vollständig bleibt.

Niranka Banerjee, Duc A. Hoang2026-03-10💻 cs

Online Dispatching and Routing for Automated Guided Vehicles in Pickup and Delivery Systems on Loop-Based Graphs

Die Autoren stellen einen effizienten, loop-basierten Algorithmus für das Online-Dispatching und Routing von fahrerlosen Transportsystemen (AGVs) in Kreisgraphen vor, der in Experimenten mit realen und theoretischen Instanzen entweder bessere Ergebnisse oder gleichwertige Lösungen in kürzerer Rechenzeit im Vergleich zu exakten Methoden, Greedy-Heuristiken und Metaheuristiken liefert.

Louis Stubbe, Jens Goemaere, Jan Goedgebeur2026-03-10💻 cs

Multi-Scale Distillation for RGB-D Anomaly Detection on the PD-REAL Dataset

Die Autoren stellen mit PD-REAL einen neuen, kostengünstigen 3D-Datensatz für die unüberwachte Anomalieerkennung vor und führen ein Multi-Scale-Distillation-Framework ein, das durch die Nutzung von RGB-D-Daten und hierarchischer Wissensweitergabe eine höhere Detektionsgenauigkeit erreicht.

Jianjian Qin, Chao Zhang, Chunzhi Gu, Zi Wang, Jun Yu, Yijin Wei, Hui Xiao, Xin Yua2026-03-10💻 cs

CA-Jaccard: Camera-aware Jaccard Distance for Person Re-identification

Die vorgestellte Arbeit schlägt eine kamera-bewusste Jaccard-Distanz (CA-Jaccard) vor, die durch die Einführung von kamera-bewussten k-reziproken nächsten Nachbarn und einer kamera-bewussten lokalen Query-Erweiterung die Zuverlässigkeit der Jaccard-Distanz bei der Personenneuidentifikation trotz signifikanter Kameravariationen verbessert.

Yiyu Chen, Zheyi Fan, Zhaoru Chen, Yixuan Zhu2026-03-10💻 cs

Joint User Association and Resource Allocation for Adaptive Semantic Communication in 5G and Beyond Networks

Diese Arbeit schlägt einen adaptiven semantischen Kommunikationsansatz vor, der durch eine effiziente Zerlegung des Problems in Teilprobleme die gemeinsame Zuordnung von Nutzern und Ressourcen in 5G-Netzen optimiert, um die Systemnutzung unter Energie- und Latenzbeschränkungen zu maximieren.

Xingqiu He, Chaoqun You, Zihan Chen, Yao Sun, Dongzhu Liu, Tony Q. S. Quek, Yue Gao2026-03-10💻 cs

Challenges in Restructuring Community-based Moderation

Die Studie untersucht anhand des Wikipedia-Projekts „Flagged Revisions" und von Interviews die Herausforderungen bei der Umstrukturierung gemeinschaftsbasierter Moderation, wobei sich zeigt, dass neue Systeme trotz theoretischer Vorteile und quantitativer Verbesserungen oft mit bestehenden sozialen Normen kollidieren und die Bewertung sowie Wartung neuer Infrastrukturen durch das komplexe Verhältnis zwischen Plattformen und Selbstverwaltungsgruppen erheblich erschweren.

Chau Tran, Kejsi Take, Kaylea Champion, Benjamin Mako Hill, Rachel Greenstadt2026-03-10💻 cs

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