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यह शोधपत्र "स्टेट-सिमेंटिक इंजेक्शन" (State-Semantic Injection) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन हमला सतह (attack surface) है जहाँ हमलावर LLM-संचालित एम्बॉडीड एजेंटों द्वारा अनुभव की जाने वाली पर्यावरणीय अवस्था की जानकारी में हेरफेर करते हैं ताकि उनकी कार्य समझ, योजना और निष्पादन को दूषित किया जा सके, जिससे रोबोटिक प्रणालियों की सुरक्षा और विश्वसनीयता से समझौता किया जा सके।
यह शोध पत्र एडेप्टिव रिपल्सिव फेरोमोन क्लस्टरिंग (ARPC) का प्रस्ताव करता है, जो एक जैव-प्रेरित विधि है जो क्लस्टर्ड रिपल्सिव फेरोमोन वेपॉइंट्स का उपयोग करती है ताकि फ़ॉरजिंग रोबोट स्वार्म्स को पहले से खोजे गए क्षेत्रों से दूर निर्देशित किया जा सके, जिससे CPFA और GPFA जैसे मौजूदा एल्गोरिदम की तुलना में खोज विविधता और संसाधन संग्रह दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोधपत्र फाउंडेशन-मॉडल-संचालित एम्बॉडीड एजेंट्स (embodied agents) का एक ट्रस्ट-बाउंड्री-केंद्रित सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है जो सुरक्षा जोखिमों को पांच परतों और बारह अटैक सर्फेस में वर्गीकृत करता है, मेमोरी और मल्टी-एजेंट ट्रस्ट जैसे क्षेत्रों में अनुसंधान अंतराल को उजागर करने के लिए 58 हमलों और 61 सुरक्षा उपायों का विश्लेषण करता है, और मूल्यांकन एवं कंपोजिशनल डिफेंस (compositional defenses) के क्षेत्र में भविष्य की चुनौतियों को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो एक विमान के इष्टतम सेंसर प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी) समस्या के उच्च-आयामी अवस्था स्थान (स्टेट स्पेस) को गैर-रैखिकता को संभालने के लिए एक ग्रिड-आधारित उप-स्थान और दक्षता के लिए एक ODE-आधारित उप-स्थान में विभाजित करता है, जिससे फिशर इंफॉर्मेशन मैट्रिक्स के माध्यम से अनुमान त्रुटि को न्यूनतम करने के पारंपरिक तरीकों की जटिलता/असाध्यता पर विजय प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र आर्टिकुलेटेड वाहनों के लिए परिष्कृत द्वि-आयामी समय-से-टक्कर (टाइम-टू-कोलिजन) मापों का प्रस्ताव करता है जो हेडिंग अंतर और निरंतर त्वरण धारणाओं को समाहित करते हैं, जो सिम्युलेटेड परिदृश्यों में प्रभावी रियर-एंड टक्कर की भविष्यवाणी बनाए रखते हुए साइडस्वैप टक्करों का महत्वपूर्ण रूप से बेहतर पता लगाने का प्रदर्शन करते हैं।
MorphIt एक नवीन ढांचा है जो रोबोटों को ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन के माध्यम से अपने गोलाकार रूपात्मक निरूपणों (spherical morphological representations) को गतिशील रूप से अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है, जो एक ट्यूनेबल सटीकता-दक्षता ट्रेडऑफ प्रदान करता है जो टकराव का पता लगाने और संपर्क-समृद्ध अंतःक्रिया जैसे कार्यों के लिए गति और ज्यामितीय निष्ठा में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र गेम-थ्योरेटिक नेस्टेड सर्च (GTNS) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल और प्रमाणित रूप से सही एल्गोरिदम है जो एक्शन स्पेस को कुशलतापूर्वक खोजकर और गैर-इक्विलिब्रियम प्रक्षेप पथों (non-equilibrium trajectories) को फ़िल्टर करके सामान्य डायनेमिकल सिस्टम्स के लिए नैश इक्विलिब्रिया (Nash Equilibria) की गणना करता है, जिससे सरल डायनेमिक्स या व्यापक प्रक्षेप पथ गणना पर निर्भर रहे बिना स्वायत्त ड्राइविंग जैसे जटिल परिदृश्यों में सुरक्षित, व्यवहार-जागरूक मल्टी-एजेंट प्लानिंग सक्षम होती है।
यह शोधपत्र एक डेटा-संचालित एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो केवल परिमित इनपुट-आउटपुट डेटा का उपयोग करके निरंतर-समय प्रणालियों के लिए इष्टतम अनंत-क्षितिज (infinite-horizon) LQR फीडबैक और फीडफॉरवर्ड गेन को संश्लेषित करता है, जिसमें सिस्टम डायनेमिक्स के ज्ञान की आवश्यकता नहीं होती है, जो कि एक ऐसी विधि है जिसे अज्ञात डायनेमिक्स वाले एक विमान पर वास्तविक उड़ान परीक्षणों के माध्यम से सैद्धांतिक रूप से न्यायसंगत और मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र A-Fiedler का प्रस्ताव करता है, जो मोबाइल संचार एजेंटों के लिए एक वितरित नियंत्रण रणनीति है जो स्थानीय संचार बाधाओं के तहत नेटवर्क प्रदर्शन में तुलनीय परिणाम प्राप्त करने के साथ-साथ मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए गणनात्मक रूप से महंगे फिडलर वेक्टर (Fiedler vector) को प्रमुख आसन्नता आइजनवेक्टर (dominant adjacency eigenvector) से बदल देता है।
यह शोध पत्र एक नवीन ऑटोमेटा-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो सिग्नल टेम्पोरल लॉजिक विशिष्टताओं से एक टाइमड अल्टरनेटिंग ऑटोमेटा का निर्माण करता है ताकि सुदृढीकरण लर्निंग (रिनफोर्समेंट लर्निंग) के लिए मार्कोवियन पुरस्कार उत्पन्न किए जा सकें, जो पारंपरिक रोबस्टनेस-आधारित विधियों की स्टेट स्पेस विस्तार संबंधी समस्याओं को प्रभावी ढंग से दूर करता है और उच्च नीति संतुष्टि दर प्राप्त करता है।