4829 पेपर
यह शोध पत्र एक जैव-प्रेरित लघु पनडुब्बी के डिज़ाइन, कम लागत वाले निर्माण और प्रयोगात्मक सत्यापन को प्रस्तुत करता है, जो स्थिर, प्रभावी और किफायती जल गुणवत्ता निगरानी के लिए स्क्विड (squid) जैसी जेट प्रणोदन और पंप-आधारित उत्प्लावकता नियंत्रण का उपयोग करती है।
OxyGen विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स के लिए एक एकीकृत KV कैश प्रबंधन प्रतिमान है जो KV कैश को एक साझा संसाधन के रूप में मानकर ऑन-डिवाइस मल्टी-टास्क पैरेललिज्म को कुशल बनाता है, जिससे अनावश्यक गणना समाप्त होती है और गुणवत्ता में गिरावट के बिना भाषा और एक्शन जनरेशन दोनों में महत्वपूर्ण गति प्राप्त होती है।
यह शोधपत्र eNavi को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टीमॉडल डेटासेट और एक लेट-फ्यूजन RGB-इवेंट इमिटेशन लर्निंग पॉलिसी है जो इनडोर मोबाइल रोबोट नेविगेशन की मजबूती और सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, विशेष रूप से कम रोशनी वाली स्थितियों में जहाँ पारंपरिक RGB-आधारित दृष्टिकोण विफल हो जाते हैं।
यह शोध पत्र स्वायत्त अंतर्जलीय वाहनों (ऑटोनॉमस अंडरवॉटर व्हीकल्स) के लिए एक सुदृढ़ वॉल्यूमेट्रिक मैपिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो स्पष्ट और धुंधले दोनों वातावरणों में सुरक्षित नेविगेशन को सक्षम करने के लिए व्यक्तिगत सेंसरों की सीमाओं को प्रभावी ढंग से दूर करते हुए, कॉन्फिडेंस-वेटेड 3D पॉइंट क्लाउड्स उत्पन्न करने हेतु स्टीरियो सोनार और मोनोक्यूलर कैमरा डेटा को फ्यूज करता है।
यह शोध पत्र PIPER प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिकी-सूचित सुदृढीकरण लर्निंग (physics-informed reinforcement learning) ढांचा है जो मौजूदा सिम्युलेटर या एल्गोरिदम को संशोधित किए बिना, नीति अनुकूलन उद्देश्य (policy optimization objective) में एक विश्लेषणात्मक नियमितीकरण पद (analytical regularization term) के रूप में एक अवकलनीय लैग्रेंजियन अवशेष (differentiable Lagrangian residual) को एकीकृत करके नमूना दक्षता और नियंत्रण सटीकता को बढ़ाता है, जिससे न्यूरल नीतियों को भौतिक रूप से सुसंगत समाधानों की ओर निर्देशित किया जाता है।
यह शोध पत्र वन-पॉलिसी-फिट्स-ऑल (OPFA) का प्रस्ताव करता है, जो एक साझा ज्यामिति-जागरूक लेटेंट एक्शन स्पेस को सीखने के लिए एक ढांचा है ताकि एंड-टू-एंड को-ट्रेनिंग के माध्यम से एक एकल पॉलिसी को विविध रोबोटिक स्वरूपों (एम्बॉडिमेंट्स) को प्रभावी ढंग से संचालित करने में सक्षम बनाया जा सके, जिससे डेटा दक्षता और क्रॉस-एम्बॉडिमेंट स्किल ट्रांसफर में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र ऑनलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (ऑनलाइन रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) में क्रिटिक न्यूरल नेटवर्क के लॉस लैंडस्केप्स को पैरामीटर ट्रैजेक्टरीज को निम्न-आयामी उप-स्थानों (लो-डायमेंशनल सबस्पेस) पर प्रोजेक्ट करके विज़ुअलाइज़ और मात्रात्मक रूप से विश्लेषणात्मक करने की एक विधि प्रस्तावित करता है, जिससे गतिशील नियंत्रण कार्यों में एल्गोरिदम की स्थिरता और अभिसरण (कन्वर्जेंस) की व्यवस्थित व्याख्या संभव हो सके।
यह शोध पत्र क्रिटिक मैच लॉस लैंडस्केप विज़ुअलाइज़ेशन पद्धति को ऑनलाइन से ऑफ-पॉलिसी सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) में अनुकूलित करता है, जो सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक एल्गोरिदम के बैच-आधारित डेटा प्रवाह और लक्ष्य गणना के साथ संरेखित होकर, अभिसारी (कन्वर्जेंट) और अपसारी (डाइवर्जेंट) नियंत्रण परिदृश्यों के बीच अनुकूलन गतिकी का विश्लेषण करने और तुलना करने के लिए एक ज्यामितीय नैदानिक उपकरण प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक बहु-परिप्रेक्ष्य लॉस लैंडस्केप विज़ुअलाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो क्रिटिक और एक्टर लॉस सर्फेस, प्रक्षेपवक्र विश्लेषण (ट्रैजेक्टरी एनालिसिस), और स्टेट-टीडी मैपिंग को एकीकृत करके सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) एल्गोरिदम की आंतरिक शिक्षण गतिशीलता को स्पष्ट करता है, जिसे अंतरिक्ष यान के अभिविन्यास नियंत्रण (स्पेसक्राफ्ट एटीट्यूड कंट्रोल) के लिए ADHDP वेरिएंट्स के केस स्टडी के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र सुरक्षा-महत्वपूर्ण CPS में प्रक्षेपवक्र भविष्यवाणी (trajectory prediction) के लिए एक लेटेंट डायनेमिक्स-अवेयर OOD मॉनिटरिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो हिडन मार्कोव मॉडल के माध्यम से इन-डिस्ट्रीब्यूशन त्रुटि विकास को मॉडल करता है और बिना पोस्ट-चेंज वितरणों के स्पष्ट ज्ञान की आवश्यकता के, डिटेक्शन डिले और फॉल्स-अलार्म दरों पर प्रमाणिक गारंटी प्राप्त करने के लिए क्विकैस्ट चेंजपॉइंट डिटेक्शन फॉर्मूलेशन के भीतर संचयी मैक्सिमम मीन डिसपैरिटी दृष्टिकोण का विस्तार करता है।