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यह शोध पत्र ASCENT प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल है जो सटीक, कम-विलंबता वाले मल्टी-मोडल 3D विमान प्रक्षेपवक्र पूर्वानुमान (ट्रैजेक्टरी फोरकास्टिंग) को प्राप्त करने के लिए डोमेन-अवेयर कोऑर्डिनेट नॉर्मलाइजेशन और पैरामीटराइज्ड प्रेडिक्शन को एकीकृत करता है, जो TrajAir और TartanAviation डेटासेट पर मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र ग्राफ निरीक्षण नियोजन (Graph Inspection Planning) के लिए एक अत्यधिक स्केलेबल मिक्स्ड इंटीजर लीनियर प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो मुख्य बाधाओं को नेटवर्क फ्लो के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे एक विशिष्ट सॉल्वर को 15,000 शीर्षों (vertices) तक के बड़े पैमाने के उदाहरणों को कुशलतापूर्वक संभालने में सक्षम बनाया जा सके और मौजूदा विधियों की तुलना में समाधान की गुणवत्ता और अनुकूलता अंतराल (optimality gaps) में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र बड़े पैमाने पर समुद्री तेल रिसाव पर प्रतिक्रिया देने के लिए स्वायत्त सतह वाहन युग्मों (autonomous surface vehicle duos) के बेड़े को समन्वित करने हेतु एक स्केलेबल, समग्र ढांचा प्रस्तुत करता है, जो जोखिम-भारित बहु-रिसाव रूटिंग के लिए एक हाइब्रिड अनुकूलन एल्गोरिदम को सटीक बूम-टोइंग निष्पादन के लिए स्थिर फीडबैक-लीनियराइजेशन और PID नियंत्रकों के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र RARRL को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित सुदृढीकरण अधिगम (hierarchical reinforcement learning) ढांचा है जो एम्बोडीड रोबोटिक एजेंटों को यह अनुकूल रूप से निर्णय लेने में सक्षम बनाता है कि LLM-आधारित तर्क को कब लागू किया जाए और कितना कम्प्यूटेशनल बजट आवंटित किया जाए, जिससे कार्य सफलता दर और निष्पादन विलंबता (execution latency) के बीच के संतुलन को अनुकूलित किया जा सके।
यह शोध पत्र सिलिकॉन वोक्सेल-आधारित सॉफ्ट रोबोट्स (Silibots) में पारंपरिक न्यूमैटिक एक्चुएशन की सीमाओं को दूर करने के लिए ऑफ-द-शेल्फ और 3D-प्रिंटेड घटकों से निर्मित एक कम लागत वाले, मॉड्यूलर और द्वि-दिशीय सिरिंज पंप सिस्टम को प्रस्तुत करता है, जिससे अनुसंधान और शिक्षा में व्यापक रूप से अपनाने के लिए सटीक वैक्यूम और दबाव नियंत्रण सक्षम होता है।
DreamPlan एक नवीन ढांचा है जो खोजपूर्ण डेटा (exploratory data) पर एक एक्शन-कंडीशन्ड वीडियो वर्ल्ड मॉडल को प्रशिक्षित करके और फिर इस आभासी वातावरण के माध्यम से ऑड्स रेशियो पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (Odds Ratio Policy Optimization) के माध्यम से प्लानर को फाइन-ट्यून करके रोबोटिक मैनिपुलेशन के लिए विजन-लैंग्वेज मॉडल प्लानर्स को उन्नत करता है, जिससे महंगी वास्तविक दुनिया की अंतःक्रियाओं के बिना उच्च सफलता दर प्राप्त होती है।
यह शोधपत्र MessyKitchens डेटासेट का परिचय देता है, जिसमें सटीक ऑब्जेक्ट संपर्कों के साथ अव्यवस्थित वास्तविक दुनिया के दृश्यों के लिए उच्च-गुणवत्ता वाला ग्राउंड ट्रुथ है, और एक मल्टी-ऑब्जेक्ट डिकोडर (MOD) प्रस्तावित करता है जो सिंगल-ऑब्जेक्ट पुनर्निर्माण विधियों का विस्तार करके अत्याधुनिक प्रदर्शन के साथ भौतिक रूप से प्रशंसनीय, संपर्क-समृद्ध 3D दृश्य पुनर्निर्माण प्राप्त करता है।
SERN एक बैंडविड्थ-अनुकूली क्रॉस-रियलिटी फ्रेमवर्क है जो प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और एडेप्टिव कंट्रोल के माध्यम से हाई-फिडेलिटी वर्चुअल ट्विन्स को फिजिकल रोबोट्स के साथ मजबूती से जोड़ता है, जो बाधित संचार के तहत टाइट वर्चुअल-रियल अलाइनमेंट बनाए रखते हुए, कंटेस्टेड एनवायरनमेंट्स में नेविगेशन सफलता दर और सिचुएशनल अवेयरनेस में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र दो-खिलाड़ी परिमित-क्षितिज रैखिक द्विघातीय गैर-शून्य-योग खेलों (two-player finite-horizon linear quadratic nonzero-sum games) के लिए एक इष्टतम संशोधित फीडबैक रणनीति प्रस्तावित करता है जो मापने योग्य विचलन गतिकी (measurable deviation dynamics) के साथ नाममात्र के खेल को संवर्धित करके कार्यान्वयन संबंधी खामियों की भरपाई करता है, जिससे अवस्था प्रक्षेपवक्र (state trajectory) और लागत के संदर्भ में मानक संतुलन-व्युत्पन्न फीडबैक की तुलना में स्थानीय रूप से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र DiG-Net को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो डेप्थ-कंडीशन्ड डिफॉर्मेबल एलाइनमेंट ब्लॉक्स, स्पैटियो-टेम्पोरल ग्राफ मॉड्यूल और एक विशिष्ट रेडियोमेट्रिक स्पैटियो-टेम्पोरल डेप्थ एटेन्यूएशन लॉस के एकीकरण के माध्यम से 30 मीटर तक की हाइपर-रेंज दूरियों पर सुदृढ़ डायनेमिक हैंड जेस्चर रिकग्निशन सक्षम करके सहायक मानव-रोबोट इंटरेक्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।