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यह शोध पत्र एक मल्टी-पास आधुनिक कंपाइलर आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो एक ANTLR4 फ्रंटएंड और सिमेंटिक मिड-एंड का उपयोग करके ASAM OpenSCENARIO 2.1 DSL को सीधे निष्पादन योग्य (executable) CARLA व्यवहारों में अनुवादित करता है, जिससे लीगेसी पार्सर्स या बाहरी लॉजिक सॉल्वर पर निर्भर रहे बिना डिक्लेरेटिव, इंटेंट-ड्रिवन परिदृश्य-आधारित परीक्षण सक्षम होता है।
यह शोधपत्र एक ट्रांसफार्मर-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जिसे प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ प्रशिक्षित किया गया है ताकि रोबोटिक अन्वेषण ग्राफों में अनावश्यक नोड्स को गतिशील रूप से कम (प्रून) किया जा सके, जिससे विविध वातावरणों में निरंतर अन्वेषण प्रदर्शन सुनिश्चित करते हुए आकार में 96% तक की कमी प्राप्त की जा सके।
यह सर्वेक्षण एक एकीकृत वर्गीकरण और सिस्टम-स्तरीय दृष्टिकोण प्रस्तुत करके ऑन-ऑर्बिट स्पेस एआई के उभरते क्षेत्र को समेकित करता है, जो सख्त परिचालन बाधाओं के तहत उपग्रह नक्षत्रों (सैटेलाइट कॉन्स्टेलेशन) में स्वायत्त, समन्वित निर्णय लेने में सक्षम बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए फेडरेटेड लर्निंग, मल्टी-एजेंट एल्गोरिदम और सहयोगी सेंसिंग प्रतिमानों (पैराडाइम्स) को प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र पॉजिटिव-ओनली ड्रिफ्टिंग पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (PODPO) को प्रस्तुत करता है, जो ऑनलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) के लिए एक लाइकलीहुड-मुक्त और ग्रेडिएंट-क्लिपिंग-मुक्त जनरेटिव दृष्टिकोण है, जो उच्च-रिटर्न वाले क्षेत्रों की ओर कार्यों को निर्देशित करने और त्रुटियों को सक्रिय रूप से रोकने के लिए पॉजिटिव-एडवांटेज नमूनों पर एडवांटेज-वेटेड लोकल कॉन्ट्रास्टिव ड्रिफ्टिंग का लाभ उठाता है।
ReconVLA एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो कैलिब्रेटेड अनिश्चितता अनुमान (uncertainty estimates) उत्पन्न करने और असुरक्षित अवस्थाओं का पता लगाने के लिए कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन (conformal prediction) को लागू करके प्रीट्रेन्ड विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल्स की विश्वसनीयता को बढ़ाता है, जिससे मॉडल को पुन: प्रशिक्षित किए बिना विफलता-जागरूक रोबोटिक नियंत्रण सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एक सरल दृश्य किनारे समूह प्रतिनिधित्व (visible edge group representation) का उपयोग करके एक LiDAR-आधारित भीड़ नेविगेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो घनी भीड़ में जटिल ट्रैकिंग विधियों के समान सुरक्षा और सामाजिकता प्राप्त करता है, जबकि तेज़ गणना और अवरोधों (occlusions) के प्रति मजबूती प्रदान करता है।
यह शोध पत्र "ग्रीडी कलमन-स्वार्म" (Greedy Kalman-Swarm) को प्रस्तुत करता है, जो एक विकेंद्रीकृत अवस्था अनुमान ढांचा (decentralized state estimation framework) है जो रोबोट स्वार्म्स को केंद्रीय प्रसंस्करण या वैश्विक सर्वसम्मति पर निर्भर रहने के बजाय पड़ोसी डेटा के स्थानीयकृत, ग्रीडी एकीकरण का लाभ उठाकर कठिन, संचार-सीमित वातावरण में उच्च-परिशुद्धता वाले सामूहिक समन्वय को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र COIN को प्रस्तुत करता है, जो 50 संवादात्मक कार्यों, एक बड़े पैमाने के टेलीऑपरेटेड डेटासेट और व्यवस्थित मूल्यांकन मेट्रिक्स से युक्त एक व्यापक बेंचमार्क है, जो दृश्य समझ और मोटर निष्पादन के बीच के अंतराल के कारण कार्य-कारण-निर्भर (causally-dependent), दीर्घकालिक तर्क (long-horizon reasoning) करने में वर्तमान एम्बॉडीड एजेंटों की महत्वपूर्ण सीमाओं को उजागर करता है।
यह शोध पत्र यूनिटी (Unity) पर निर्मित एक गेमिफाइड वीआर (VR) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो प्रोसीजरल सीन जनरेशन, रोबोट नियंत्रण और स्वचालित मूल्यांकन को जोड़कर एम्बोडीड इंटेलिजेंस (embodied intelligence) के लिए स्केलेबल और लागत प्रभावी डेटा संग्रह को सक्षम बनाता है, जैसा कि एक कचरा उठाने और रखने (trash pick-and-place) के प्रोटोटाइप द्वारा प्रमाणित किया गया है जो व्यापक स्टेट-एक्शन कवरेज प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र Web-Gewu को प्रस्तुत करता है, जो एक वेब-आधारित इंटरैक्टिव प्लेटफॉर्म है जो भौतिकी सिमुलेशन (physics simulation) और सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) प्रशिक्षण को एज नोड्स (edge nodes) पर ऑफलोड करने के लिए WebRTC क्लाउड-एज-क्लाइंट आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जिससे रीयल-टाइम विज़ुअलाइज़ेशन के साथ कम लागत वाला, स्केलेबल और इंस्टालेशन-मुक्त रोबोटिक्स शिक्षा सक्षम होता है।