2039 पेपर
यह शोध पत्र एक नवीन दो-चरणीय कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है जो पूर्ण वार्षिक अवधि के दौरान वास्तविक रिएक्टिव पावर मांग की गणना करने के लिए क्वाज़ी-डायनेमिक सिमुलेशन, Q-V विश्लेषण और डायनेमिक सिमुलेशन को एकीकृत करता है, जो प्रभावी रूप से वोल्टेज स्थिरता संबंधी मुद्दों को संबोधित करता है और मौजूदा एकल-सिमुलेशन अनुकूलन दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
स्पार्क पॉलिसी टूलकिट (Spark Policy Toolkit), वेक्टरकृत अनुमान (vectorized inference) और स्प्लिट सर्च (split search) के लिए सिमेंटिक्स-शासित (semantics-governed), ड्राइवर-लेस प्रिमिटिव्स (driver-less primitives) पेश करके स्पार्क में कस्टम पॉलिसी-लर्निंग पाइपलाइनों की स्केलेबिलिटी और भंगुरता (fragility) को संबोधित करता है, जो विशाल फीचर स्केल्स पर पॉलिसी आउटपुट संरक्षण और उच्च थ्रूपुट सुनिश्चित करते हैं।
यह शोध पत्र डिकैप्टिव रिसोर्स एलोकेशन गेम (DRAG) फ्रेमवर्क का परिचय देता है और यह प्रदर्शित करता है कि उद्देश्यपूर्ण धोखे के लिए परफेक्ट बायेसियन नैश इक्विलिब्रियम को एक गैर-पुनरावृत्ति रैखिक प्रोग्रामिंग फॉर्मूलेशन का उपयोग करके कुशलतापूर्वक संगणित किया जा सकता है, जो रक्षकों को वास्तविक संपत्तियों से हमलावरों को विचलित करने के लिए संसाधन आवंटन और विश्वास हेरफेर के बीच इष्टतम संतुलन बनाने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक ट्रस्ट-अवेयर सॉफ्टवेयर-डिफाइंड नेटवर्किंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो विवादित वातावरणों में सुरक्षित और लचीले एयरोस्पेस संचालन के लिए स्वायत्त, 5 मिलीसेकंड से कम के फेलओवर को सक्षम करने हेतु घुसपैठ का पता लगाने (इंट्रूजन डिटेक्शन) को हाइब्रिड संचार चैनलों के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक ह्यूमन-इन-द-लूप दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो फंक्शनल मॉक-अप यूनिट्स (FMUs) के ब्लैक-बॉक्स परीक्षण के लिए संरचित टेस्ट परिदृश्य और एसेर्शन को स्वचालित रूप से उत्पन्न करने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिसका लक्ष्य डायनेमिक सिमुलेशन मॉडल में मैन्युअल प्रयास को कम करना और परिणामों की व्याख्यात्मकता को बढ़ाना है।
यह शोध पत्र एक आयामी अर्ध-रैखिक (quasilinear) ऊष्मा समीकरण के लिए एक बैकस्टेपिंग ऑब्ज़र्वर प्रस्तुत करता है जिसमें अवस्था-निर्भर गुणांक हैं, जो में अवलोकन त्रुटि (observation error) की घातांकीय स्थिरता (exponential stability) प्राप्त करता है और एक गारंटीकृत आकर्षण क्षेत्र (region of attraction) प्रदान करता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि रैखिक प्रणालियों के विपरीत, ऑब्ज़र्वर गेन्स को एक इष्टतम मान से अधिक बढ़ाने से अभिसरण दर (convergence rate) में सुधार होने के बजाय वास्तव में प्रदर्शन खराब हो सकता है।
यह शोध पत्र मल्टीमॉडल अनिश्चितता के तहत जोखिम-संवेदनशील, सुदृढ़ डेक्सट्रस ग्रैस्पिंग को अनुकूलित करने के लिए डिफरेंशिएबल गॉसियन मिश्रणों और पाथवाइज ग्रेडिएंट्स का उपयोग करते हुए एक वेरिएशनल न्यूरल बिलीफ पैरामीट्राइजेशन प्रस्तावित करता है, जो पारंपरिक पार्टिकल-फ़िल्टर और क्रॉस-एन्ट्रॉपी विधियों की तुलना में बेहतर टेल-रिस्क हैंडलिंग, तेज़ प्लानिंग और बेहतर कैलिब्रेशन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र संदर्भ गवर्नर साहित्य से गतिशील सुरक्षा मार्जिन का लाभ उठाकर, मनमाने अवस्था और इनपुट बाधाओं के लिए कंट्रोल बैरियर फंक्शन्स (CBFs) को डिजाइन करने की एक विधि प्रस्तावित करता है, जो एक रिलेटिव-डिग्री-अज्ञेय (relative-degree-agnostic) दृष्टिकोण प्रदान करता है जो सुरक्षा और व्यवहार्यता सुनिश्चित करता है।
यह शोध पत्र **ModelPredictiveControl.jl** को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, मॉड्यूलर जूलिया पैकेज है जिसे शक्तिशाली अनुकूलन (ऑप्टिमाइज़ेशन) और ऑटोमैटिक डिफरेंशियल फ्रेमवर्क का लाभ उठाकर उन्नत प्रेडिक्टिव कंट्रोलर और स्टेट एस्टिमेटर्स के विकास को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
HardFlow एक नवीन फ्रेमवर्क है जो फ्लो-मैचिंग मॉडल्स में हार्ड-कन्स्ट्रेंड सैंपलिंग को एक ट्रजेक्टरी ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है, जिसमें टर्मिनल समय पर सटीक बाधा संतुष्टि सुनिश्चित करने और उच्च सैंपल गुणवत्ता बनाए रखने के लिए न्यूमेरिकल ऑप्टिमल कंट्रोल का उपयोग किया जाता है।