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यह शोधपत्र लैटिस क्रिप्टोग्राफी पर आधारित अनुमानित मैट्रिक्स गुणन (approximate matrix multiplication) के लिए एक प्रमाणित सुरक्षित, एकल-चरण (single-round) द्वि-पक्षीय गणना प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है, जो गोपनीयता-संरक्षित एन्क्रिप्टेड रैखिक नियंत्रण अनुप्रयोगों में इसकी व्यावहारिक व्यवहार्यता और सटीकता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र विषम आर्म एक्सेस (heterogeneous arm access) वाले निर्देशित नेटवर्क में मल्टी-एजेंट मल्टी-आर्म्ड बैंडिट समस्याओं के लिए एक वितरित सर्वसम्मति-आधारित UCB एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, यह सिद्ध करते हुए कि एक द्रव्यमान-संरक्षण सूचना मिश्रण तंत्र (mass-preserving information mixing mechanism) असममित संचार और आंशिक आर्म उपलब्धता के बावजूद सभी एजेंटों के लिए लघुगणकीय पछतावा (logarithmic regret) प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र R/RStudio को एक कंट्रोल सेंटर के रूप में उपयोग करते हुए एक लचीला सिमुलेशन वातावरण प्रस्तावित करता है, जो EMTP/ATP और OpenDSS जैसे ओपन-एक्सेस टूल्स को द्विदिश रूप से एकीकृत करने के लिए है, जिससे स्टेडी-स्टेट और ट्रांजिएंट पावर सिस्टम अध्ययनों के लिए उनकी क्षमताओं का विस्तार होता है और प्रदर्शन भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के अनुप्रयोग को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र चक्रीय पुनर्गठन (cyclic reformulation) के माध्यम से उन्हें समतुल्य एलटीआई (LTI) निरूपणों में परिवर्तित करके, जटिल फ्लोक्वेट कारकों (Floquet factors) या अकारण प्रसंस्करण (noncausal processing) की आवश्यकता से बचते हुए और आवधिक प्रणालियों के लिए न्यूनतम चरण (minimum phase) की स्थिति को सामान्यीकृत करते हुए, डिस्क्रीट-टाइम लीनियर पीरियडिकली टाइम-वेरिंग (LPTV) प्लांट के लिए स्थिर, कारण (causal), और वास्तविक-मान वाले व्युत्क्रम सिस्टम (inverse systems) के निर्माण के लिए एक व्यवस्थित पद्धति प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड नियंत्रण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनिश्चित ऑन-ऑर्बिट सर्विसिंग परिदृश्यों के लिए फ्री-फ्लाइंग मल्टी-आर्म रोबोट्स हेतु सुदृढ़, कुशल मोशन प्लानिंग और स्थिरीकरण को सक्षम करने के लिए व्यवहार्य पथ उत्पन्न करने हेतु प्रक्षेपवक्र अनुकूलन (ट्रैजेक्टरी ऑप्टिमाइज़ेशन) और अनुकूली ट्रैकिंग हेतु सुदृढीकरण लर्निंग (रिनफोर्समेंट लर्निंग) को संयोजित करता है।
यह शोध पत्र विविध इनवर्टर-आधारित संसाधनों (IBRs) के लिए एक स्केलेबल इम्पीडेंस पहचान ढांचे का प्रस्ताव करता है जो डेटा को K-means के माध्यम से क्लस्टर में विभाजित करता है और प्रत्येक समूह के लिए विशिष्ट फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है, जिससे विभिन्न नियंत्रण टोपोलॉजी और परिचालन स्थितियों में न्यूनतम मापन डेटा के साथ उच्च सटीकता और दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र WAKE-NET का परिचय देता है, जो एक नवीन अनुकूलन ढांचा (optimization framework) है जो टर्बाइन लेआउट और मल्टी-हब-हाइट विविधीकरण को एकीकृत करता है ताकि वेक इंटरैक्शन (wake interactions) को सटीक रूप से समझा जा सके, जिससे उन पारंपरिक मॉडलों की तुलना में ऊर्जा उत्पादन के पूर्वानुमान और ग्रिड-स्केल पवन फार्मों की आर्थिक व्यवहार्यता में सुधार होता है जो इन प्रभावों की उपेक्षा करते हैं।
यह शोध पत्र आंशिक रूप से दृश्यमान स्टोकेस्टिक प्रणालियों (partially observable stochastic systems) में भविष्य कहने वाली सुरक्षा निगरानी के लिए एक सूचना-संचालित सक्रिय धारणा ढांचे (information-driven active perception framework) का प्रस्ताव करता है, जो बजट बाधाओं के तहत सेंसर प्रश्नों को गतिशील रूप से निर्धारित करता है ताकि एक लेबल वाले हिडन मार्कोव मॉडल और एक नियतात्मक परिमित ऑटोमेटन (deterministic finite automaton) द्वारा मॉडल किए गए भविष्य के सुरक्षा अवस्थाओं की k-चरण सशर्त एंट्रॉपी (k-step conditional entropy) को न्यूनतम किया जा सके।
यह शोध पत्र रैखिक गतिशील प्रणालियों (linear dynamical systems) के लिए सिंगल-स्टेप और मल्टी-स्टेप प्रेडिक्टर्स के बीच के ट्रेड-ऑफ का एक मात्रात्मक विश्लेषण प्रदान करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि सुस्पष्ट स्थितियों के तहत सिंगल-स्टेप मॉडल इष्टतम होते हैं, मल्टी-स्टेप प्रेडिक्टर्स तब सटीकता और नियंत्रण प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं जब सिस्टम आंशिक रूप से दृश्यमान (partially observable) हो और मॉडल मिसस्पेसिफाइड (misspecified) हो।
यह शोध पत्र ऑब्जेक्टिव होलोग्राफिक फीडबैक थ्योरी पर आधारित एक नवीन नॉनलीनियर वर्चुअल इनर्शिया कंट्रोलर प्रस्तावित करता है जो विंड टर्बाइन जनरेटरों में प्राथमिक आवृत्ति प्रतिक्रिया को प्रभावी ढंग से बढ़ाता है और ड्राइव-ट्रेन टॉर्सनल ऑसिलेशन को कम करता है, जो सिमुलेशन परिदृश्यों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।