4289 पेपर
यह शोधपत्र सूक्ष्म चेहरे के भावों के लिए 100,000 युग्मित छवियों और नियंत्रण मानों के एक बड़े पैमाने के डेटासेट X2C के साथ-साथ X2CNet फ्रेमवर्क को प्रस्तुत करता है, जो यथार्थवादी अभिव्यक्ति अनुकरण के लिए मानवीय दृश्य संकेतों और भौतिक रूप से बाधित ह्यूमनॉइड एक्चुएशन के बीच के डोमेन अंतराल को पाटने के लिए है।
यह शोध पत्र एक विच्छेपण (dissipative) ट्विस्टकार मॉडल का एक सैद्धांतिक और प्रयोगात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है जिसमें रोलिंग प्रतिरोध शामिल है, जो वाहन के ज्यामितीय और द्रव्यमान गुणों को समायोजित करके गति की दिशा के उलटने की भविष्यवाणी करने और प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करने के लिए इसके स्थिर-अवस्था गतिकी (steady-state dynamics) के लिए अनंतस्पर्शी सन्निकटन (asymptotic approximations) व्युत्पन्न करता है।
यह शोध पत्र फिजिकल एआई (Physical AI) के लिए एक व्यापक सर्वेक्षण और एकीकृत शासन ढांचा प्रस्तुत करता है, जो अनुसंधान, डिजाइन, डेटा, मॉडल विकास और परिनियोजन में सुरक्षा और विश्वसनीयता सिद्धांतों को क्रियान्वित करने के लिए पांच-चरणीय जीवनचक्र की रूपरेखा तैयार करता है।
यह सर्वेक्षण एक "डेटा पिरामिड" ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्केलेबिलिटी (scalability) और रोबोट संरेखण (robot alignment) के बीच के ट्रेड-ऑफ के आधार पर पांच पूरक एम्बॉडीड डेटा स्रोतों को वर्गीकृत करता है, जो यह विश्लेषण करता है कि विभिन्न डेटा संरचनाएं एम्बॉडीड फाउंडेशन मॉडल्स की क्षमताओं को कैसे प्रभावित करती हैं और भविष्य के रोबोट लर्निंग के लिए प्रमुख चुनौतियों को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र मानव ड्राइविंग के लिए एक विस्तारित सक्रिय अनुमान (एक्टिव इन्फरेंस) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो वर्तमान और भविष्य के अनुमानित परिणामों, दोनों पर आधारित निरंतर भावनात्मक अवस्थाओं (वेलेंस और अराउज़ल) को एकीकृत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि परिणामी भावना संकेत इंटरैक्टिव ड्राइविंग परिदृश्यों में रिपोर्ट किए गए भावनात्मक पैटर्न के अनुरूप हैं।
यह शोध पत्र SC-WM का प्रस्ताव करता है, जो एक स्व-सुधारात्मक विश्व मॉडल (self-correcting world model) ढांचा है जो अवस्था-स्तरीय योजना परिशोधन (state-level plan refinement) के लिए आंतरिक फीडबैक और मॉडल-स्तरीय सुधारों के लिए सशर्त विश्व-जागरूक अनुकूलन (conditional world-aware adaptation) का उपयोग करके निरंतर वातावरण में विजन-एंड-लैंग्वेज नेविगेशन को बढ़ाता है, जिससे नेविगेशन की मजबूती और सामान्यीकरण में सुधार होता है।
यह शोधपत्र कोबोयाशी मेट्रिक (Kobayashi metric) का उपयोग करके संकुचन स्थितियों (contraction conditions) को व्युत्पन्न करने के लिए अंतर्निहित कोबोयाशी मेट्रिक का लाभ उठाते हुए, होलोमोर्फिक डायनेमिकल सिस्टम्स की वृद्धिशील स्थिरता (incremental stability) का विश्लेषण करने के लिए एक रूपरेखा स्थापित करता है, जिसे फिर स्मूथ हर्मिटियन मेट्रिक्स के माध्यम से व्यावहारिक रूप से सत्यापन योग्य बनाया जाता है और युग्मित होलोमोर्फिक नेटवर्क में इनवेरिएंस (invariance) और सिंक्रोनाइज़ेशन सिद्ध करने के लिए लागू किया जाता है।
यह शोध पत्र यूनिट डिस्क में होलोमोर्फिक सेमीग्रुप्स (holomorphic semigroups) के कब इष्टतम रैखिकीकरण दर (optimal linearization rate) पर कोबायाशी मेट्रिक (Kobayashi metric) को संकुचित करते हैं, यह निर्धारित करने के लिए एक सटीक, बिंदुवार स्थिति स्थापित करने हेतु बर्कसन-पोर्टा प्रतिनिधित्व (Berkson–Porta representation) का उपयोग करता है, जो एक विशिष्ट गैररेखीय परिवार के लिए एक तीक्ष्ण सीमा (sharp threshold) की पहचान करता है और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे हर्लॉटज मापों (Herglotz measures) का संकेंद्रण सामान्य मामले में ऐसी इष्टतमता को बाधित करता है।
यह शोधपत्र एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) विजुअल मैनिपुलेशन विधि प्रस्तुत करता है जो सिमुलेशन में स्वचालित रूप से उत्पन्न प्रदर्शनों का उपयोग करके रिस्ट-माउंटेड RGB छवियों से सापेक्ष पोज़ सुधार (relative pose correction) के लिए एक कनवल्शनल नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है, जिससे एक UR5e रोबोट सिम्युलेटेड और वास्तविक दुनिया दोनों वातावरणों में कम सेटअप प्रयास और बेहतर प्लानर सटीकता के साथ सफल ग्रैस्प प्राप्त करने में सक्षम होता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कॉम्पैक्ट YOLO मॉडल्स का उपयोग करके एम्बेडेड रियल-टाइम UAV वाइल्डफायर डिटेक्शन के लिए, इमेज ऑग्मेंटेशन या AI-जनरेटेड सिंथेटिक डेटा को शामिल करने वाली रणनीतियों की तुलना में एक छोटे, यथार्थवादी नॉन-ऑगमेंटेड डेटासेट पर प्रशिक्षण लेना बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है।