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यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि कार्यस्थल में विकलांग व्यक्तियों के प्रति कथित संज्ञानात्मक कलंक (कॉग्निटिव स्टिग्मा) तब काफी कम हो जाता है जब उनके कार्यों को उनकी क्षमताओं के अनुरूप अनुकूलित किया जाता है या सहायक रोबोटों द्वारा समर्थित किया जाता है, जिसमें सबसे सकारात्मक प्रभाव तब देखा गया जब इस रोबोटिक सहायता को सभी कर्मचारियों को सार्वभौमिक रूप से प्रदान किया गया।
यह शोध पत्र रिजिड बॉडी असेंबली (rigid body assembly) के लिए एक सैंपल-एफिशिएंट (sample-efficient), रोबस्ट ऑप्टिमल कंट्रोल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सटीक सेकंड-ऑर्डर एनालिटिक डेरिवेटिव्स के साथ एक डिफरेंशिएबल फिजिक्स सिमुलेशन और मल्टी-सिनैरियो ट्रजेक्टरी ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाता है ताकि वास्तविक दुनिया के प्रयोगों में 99% से अधिक सफलता दर प्राप्त की जा सके।
यह शोध पत्र MethodName को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा (unified framework) है जो ज्यामितीय रूप से आधारित (geometrically-grounded) दृश्य निरूपणों को सीखने के लिए सिंगल-व्यू 3D प्रीट्रेनिंग और मल्टी-स्टेप डिस्टिलेशन का लाभ उठाता है, जो अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में रोबोटिक मैनिपुलेशन नीतियों की सफलता दर और व्यू जनरलाइजेशन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
FlowCalib एक नवीन ढांचा है जो बिना किसी अतिरिक्त सेंसर के, मिसअलाइनमेंट की उपस्थिति और विशिष्ट अक्षों दोनों की पहचान करने के लिए एक डुअल-ब्रांच न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके, स्थिर वस्तुओं के सीन फ्लो में व्यवस्थित पूर्वाग्रहों का विश्लेषण करके LiDAR-टू-व्हीकल रोटेशनल मिसकैलिब्रेशन का पता लगाता है।
यह शोध पत्र BRACE को प्रस्तुत करता है, जो एक एंड-टू-एंड अनुकूलित ढांचा है जो जटिल, लक्ष्य-अस्पष्ट परिदृश्यों में बेहतर सफलता दर और पथ दक्षता के लिए एकीकृत विश्वास और नीति शिक्षण का लाभ उठाकर शेयर्ड ऑटोनॉमी में अत्याधुनिक तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए बेयसियन इंटेंट इन्फरेंस (Bayesian intent inference) और कॉन्टेक्स्ट-एडेप्टिव असिस्टेंस (context-adaptive assistance) को संयुक्त रूप से फाइन-ट्यून करता है।
यह शोध पत्र एक विस्तारित कोसेराट रॉड सिद्धांत प्रस्तुत करता है जो ऑक्टोपस की भुजाओं जैसे सॉफ्ट मैनिपुलेटर्स के वास्तविक समय में सटीक गतिशील मॉडलिंग को सक्षम करने के लिए इन-प्लेन इन्फ्लेशन और विस्कोइलास्टिक प्रभावों को शामिल करता है, जो कुशल संख्यात्मक समाधानों के लिए ज्यामितीय परिवर्तनीय स्ट्रेन (Geometric Variable Strain) दृष्टिकोण को अनुकूलित करता है।
यह शोध पत्र फोटोवोल्टिक पावर प्लांट के स्वायत्त यूएवी (UAV) निरीक्षण के लिए एक नवीन विजुअल लोकलाइजेशन पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो सटीक नेविगेशन और पोजिशनिंग को सक्षम करने के लिए मॉड्यूल डिटेक्शन, प्लांट मॉडल के साथ सिमेंटिक स्ट्रक्चर एसोसिएशन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक मल्टी-स्टेप डीप कूपमैन नेटवर्क (MDK-Net) प्रस्तावित करता है जो फ्रेनेट फ्रेम में गैर-रेखीय वाहन गतिकी (nonlinear vehicle dynamics) का एक वैश्विक रैखिक प्रतिनिधित्व बनाने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करता है, जिससे एक गणनात्मक रूप से कुशल मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (MPC) रणनीति सक्षम होती है जो डबल लेन चेंज जैसे जटिल युद्धाभ्यास में पारंपरिक रैखिक मॉडलों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह शोध पत्र एक औद्योगिक रोबोट सहयोग प्रणाली प्रस्तुत करता है जो वैश्विक पथ नियोजन के लिए सिम्युलेटेड एनीलिंग के साथ एक तीन-परत वाले न्यूरल नेटवर्क को और स्थानीय निष्पादन के लिए एक फजी कंट्रोलर को एकीकृत करती है, जिसे उच्च परिशुद्धता और कम विलंबता के साथ सुदृढ़, टकराव-मुक्त नेविगेशन प्राप्त करने के लिए एज कंप्यूटिंग के माध्यम से अनुकूलित किया गया है।
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक स्टोकेस्टिक मॉडलिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कार-फॉलोइंग व्यवहार में संदर्भ-निर्भर गतिकी और लेटेंट ड्राइवर परिवर्तनशीलता दोनों को कैप्चर करने के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क को नॉनस्टेशनरी गॉसियन प्रक्रियाओं के साथ जोड़ता है, जो पारंपरिक विधियों की तुलना में HighD डेटासेट पर बेहतर भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन और अनिश्चितता परिमाणीकरण प्रदर्शित करता है।