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यह शोध पत्र EmbodiedVAE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन वीडियो VAE है जिसमें एक डुअल-एनकोडर आर्किटेक्चर और एक ऑप्टिमल-ट्रांसपोर्ट-आधारित कंसिस्टेंसी मॉड्यूल है ताकि कॉम्पैक्ट, डिसेंटैंगल्ड लेटेंट रिप्रेजेंटेशन उत्पन्न किए जा सकें जो रोबोट की गति को बैकग्राउंड से अलग करते हैं, जिससे एम्बॉडीड मैनिपुलेशन वर्ल्ड मॉडल्स के लिए अधिक कुशल प्रशिक्षण और सटीक नियंत्रण सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एक न्यूरोसिम्बोलिक पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षण (Hierarchical Reinforcement Learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अपडेट करने योग्य प्रतीकात्मक योजना और रिवॉर्ड-शेप्ड न्यूरल लर्निंग को सक्षम करने के लिए इंक्रीमेंटल नॉलेज (InK) और बिलीफ वर्ल्ड ट्री सर्च को एकीकृत करता है, जिससे स्पार्स-रिवॉर्ड, लॉन्ग-होरिजन नेविगेशन कार्यों में सैंपल दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र HJ-Haptic प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का पहनने योग्य हैप्टिक उपकरण है जो सुरक्षित और प्रभावी द्विपक्षीय टेलीऑपरेशन के लिए परिवर्तनीय वस्तु कठोरता (1.15–2.64 N/mm) को रेंडर करने हेतु हनीकॉम्ब जैमिंग तंत्र और वैक्यूम दबाव का उपयोग करता है, जो प्रयोगात्मक सत्यापन के माध्यम से विश्वसनीय कठोरता धारणा और स्थिर संपर्क का प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र CUDA MPC प्रस्तुत करता है, जो एक GPU-नेटिव फ्रेमवर्क है जो जटिल, उच्च-आयामी प्रणालियों पर मौजूदा CPU और टेंसर-फ्रेमवर्क सॉल्वर की तुलना में काफी कम विलंबता (latency) और उच्च स्केलेबिलिटी के साथ रियल-टाइम मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल प्राप्त करने के लिए फ्यूज्ड CUDA कर्नेल और शेयर्ड-मेमोरी ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ एक पैरेलल-इन-होराइजन ADMM एल्गोरिदम को सह-डिज़ाइन करता है।
यह शोध पत्र Route2Step का प्रस्ताव करता है, जो एक स्पष्ट स्टेप-लेवल इंटरफेस और एक नवीन अलाइनमेंट प्रक्रिया के माध्यम से सिमेंटिक प्रोग्रेस ट्रैकिंग को लोकल एक्शन जनरेशन से अलग करता है, जिससे निष्पादन (execution) और प्रगति (progress) संबंधी त्रुटियों के बीच की अस्पष्टता को हल किया जा सके और विजन-एंड-लैंग्वेज नेविगेशन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र पोज़ फ्लो मैचिंग फॉर ह्यूमनॉइड रोबोट्स (PFM-HR) को प्रस्तुत करता है, जो बड़े पैमाने पर अव्यवस्थित पोज़ डेटा पर प्रशिक्षित एक पुन: प्रयोज्य प्रायर (reusable prior) है, जो ट्रैकिंग रिवॉर्ड्स को मॉड्युलेट करने के लिए एक नवीन पोज़ ज्योमेट्री स्कोर का उपयोग करता है, जिससे एकल और सामान्य मोशन ट्रैकिंग कार्यों दोनों के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) प्रदर्शन में सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक हल्का हाइब्रिड रिज़र्वोअर कंप्यूटिंग मॉडल प्रस्तावित करता है जो WLASL100 डेटासेट पर प्रतिस्पर्धी आइसोलेटेड साइन लैंग्वेज रिकग्निशन सटीकता प्राप्त करने के लिए मीडियापाइप कीपॉइंट एक्सट्रैक्शन को डीप और बायडायरेक्शनल रिज़र्वोअर्स के साथ जोड़ता है, जबकि एज डिवाइस डिप्लॉयमेंट के लिए प्रशिक्षण समय और कम्प्यूटेशनल लागत को काफी कम करता है।
यह शोध पत्र विकासात्मक भाषा विकार (डेवलपमेंटल लैंग्वेज डिसऑर्डर) और जबरन प्रवास की पृष्ठभूमि वाले बच्चों जैसे संचार बाधाओं वाले बच्चों में कल्याण का आकलन करने की चुनौती को संबोधित करता है, जिसमें रोबोट-मध्यस्थता वाले आकलन के लिए नैतिक सिफारिशें प्राप्त करने हेतु माता-पिता और पेशेवरों के साथ फोकस समूहों के माध्यम से समावेशी सामाजिक रोबोट इंटरेक्शन डिजाइनों को विकसित और मूल्यांकित किया गया है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक डेस्कटॉप GPU पर प्रशिक्षित द्वि-हस्त (bimanual) हेरफेर प्रणाली, CPU संसाधनों को मुक्त करने के लिए ज़ीरो-कॉपी GStreamer सेंसिंग और वास्तविक समय में लचीली वस्तुओं के पिक-एंड-प्लेस को प्राप्त करने के लिए TensorRT-क्वांटाइज्ड ACT (जो अभिसरण और विलंबता में डिफ्यूजन पॉलिसी से बेहतर प्रदर्शन करता है) का उपयोग करके, एक एंट्री-लेवल 8 GB जेसन ओरिन नैनो सुपर पर पूरी तरह से सफलतापूर्वक चल सकती है।
यह शोध पत्र एक सुदृढीकरण लर्निंग (Reinforcement Learning) आधारित ड्रोन पाथ प्लानर प्रस्तुत करता है जो गैर-समान रूप से वितरित कृषि वस्तुओं को कुशलतापूर्वक पहचानने के लिए निम्न-गुणवत्ता वाले पूर्व ज्ञान का लाभ उठाता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के परीक्षणों दोनों में पूर्ण-कवरेज विधियों की तुलना में काफी छोटे उड़ान पथ प्राप्त करने के साथ-साथ एक प्रबंधनीय सिमुलेशन-टू-रियलिटी गैप प्रदर्शित करता है।