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यह शोध पत्र एक मल्टी-AUV समुद्री जीवन ट्रैकिंग प्रणाली प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक मल्टी-हाइड्रोफोन AUV प्रणालियों की तुलना में काफी कम ड्रैग और बेहतर सटीकता प्राप्त करने के लिए सिंगल हाइड्रोफोन पेलोड और एक हिडन मार्कोव मॉडल-युक्त पार्टिकल फिल्टर का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र RoboMME-Interference प्रस्तुत करता है, जो एक क्रॉस-सेशन बेंचमार्क है यह प्रदर्शित करते हुए कि वर्तमान रोबोट मेमोरी सिस्टम, हालांकि व्याकुलता-मुक्त संदर्भों में प्रभावी हैं, असंबंधित सत्रों वाली लंबी हिस्ट्री से जानकारी प्राप्त करते समय महत्वपूर्ण प्रदर्शन गिरावट का सामना करते हैं, जो वास्तविक दुनिया के परिनियोजन के लिए मजबूती के एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करता है।
यह शोध पत्र टेंडन-ड्रिवन कंटीन्यूअस रोबोट्स को नेटिव रूप से MuJoCo में एकीकृत करके, भौतिक रूप से आधारित सॉफ्ट रोबोट सिमुलेशन और लर्निंग-आधारित नियंत्रण के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे सिमुलेशन से भौतिक हार्डवेयर तक कॉन्टैक्ट-रिच मैनिपुलेशन पॉलिसियों का पहला ज़ीरो-शॉट सिम-टू-रियल ट्रांसफर सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एक व्यवस्थित सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) आधारित पाइपलाइन प्रस्तावित करता है जो सामान्यीकरण योग्य रिवॉर्ड डिज़ाइन, डोमेन रैंडमाइजेशन और भाषा-सशर्त एनोटेशन को एकीकृत करता है ताकि सामान्य, भाषा-सशर्त द्विपक्षीय दक्ष हेरफेर (बाइमैनुअल डेक्सट्रस मैनिपुलेशन) नीतियों को प्रशिक्षित करने के लिए स्केलेबल, उच्च-गुणवत्ता वाले सिंथेटिक डेटासेट उत्पन्न किए जा सकें।
यह शोध पत्र लाइटबेंडर्स (LightBenders) प्रस्तुत करता है, जो एक परिवर्तनकारी हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर प्रणाली है जिसमें एलईडी स्ट्रिप्स वाले सर्वो-एक्टुएटेड ड्रोन और एक ब्लेंडर-आधारित ऑथरिंग टूल शामिल हैं, जो सामूहिक रूप से समन्वित झुंड उड़ान के माध्यम से एनिमेटेड रेखा चित्रों और अक्षर रूपों के निर्माण और मध्य-वायु प्रदीप्ति को सक्षम करते हैं, जिसे मामूली मिसअलाइनमेंट के बावजूद उच्च बोधगम्य गुणवत्ता दिखाने वाले एक मानव विषय अध्ययन द्वारा मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र यूएवी (UAV) के लिए एक सिमेंटिक-अवेयर (semantic-aware) स्वायत्त अन्वेषण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सार्थक वस्तुओं को प्राथमिकता देने के लिए एक सिमेंटिक रिवॉर्ड फंक्शन के साथ रोडमैप-आधारित रणनीति को बढ़ाता है, जिससे पारंपरिक ज्यामिति-आधारित विधियों की तुलना में कम समय और यात्रा दूरी के साथ उच्च कवरेज दर (90-94%) प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक निरंतर सिमेंटिक मैपिंग पद्धति प्रस्तावित करता है जो मैपिंग सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए स्थानिक-कालिक संबंधों और अनुकूलन योग्य अनुमान का लाभ उठाती है, जिससे SemanticKITTI डेटासेट पर 54.92% mIoU प्राप्त होता है।
UniFS विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स के लिए एक एकीकृत फास्ट-टू-स्लो पदानुक्रमित आर्किटेक्चर पेश करता है जो अपडेट फ्रीक्वेंसी के आधार पर VLM परतों को स्तरीकृत करता है और दक्षता-सटीकता के बीच के संतुलन को हल करने के लिए मल्टी-स्केल फीचर इंटरैक्शन को पुनः रूट करता है, जिससे LIBERO बेंचमार्क और रियल-रोबोट प्लेटफॉर्म पर अत्याधुनिक प्रदर्शन और काफी कम विलंबता (लेटेंसी) प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र Cloak को पेश करता है, जो एक प्रशिक्षण विधि है जो विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स को प्रशिक्षण के दौरान रिस्ट कैमरा व्यू से एंड-इफेक्टर को मास्क करके ज़ीरो-शॉट क्रॉस-एम्बोडिमेंट मैनिपुलेशन प्राप्त करने में सक्षम बनाती है, जिससे एक मॉडल जो एक ही रोबोट पर प्रशिक्षित है, बिना नया डेटा एकत्र किए अनदेखे हार्डवेयर तक सामान्यीकरण कर सकता है।
यह शोध पत्र एक वेंडर-अज्ञेय (vendor-agnostic) LiDAR डेटा रूपांतरण प्रणाली प्रस्तुत करता है जो मल्टी-सिग्नल डिटेक्शन दृष्टिकोण का उपयोग करके रॉ PCAP फाइलों से सेंसर निर्माताओं की स्वचालित रूप से पहचान करता है और उन्हें कई उद्योग-मानक प्रारूपों में परिवर्तित करता है, जो मानक उपभोक्ता हार्डवेयर पर Ouster और Velodyne के लिए C++ डिकोडिंग का उपयोग करते हुए और Hesai तथा Livox के लिए Python पार्सिंग का उपयोग करते हुए उच्च थ्रूपुट प्राप्त करता है।