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यह शोध पत्र सक्रिय संवेदन रूपांकनों (active sensing motifs) को व्यवस्थित रूप से खोजने और न्यूरल नेटवर्क को मॉडल-आधारित अनुमान के साथ गतिशील रूप से संलयित करने के लिए BOUNDS पद्धति और ऑगमेंटेड इंफॉर्मेशन कलमन फ़िल्टर (AI-KF) को प्रस्तुत करता है, जिससे GPS-रहित वातावरण में गैररेखीय स्वायत्त प्रणालियों के लिए अवस्था अनुमान (state estimation) में सुधार किया जा सके।
NashOpt एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो संयुक्त KKT स्थितियों का लाभ उठाकर, गैर-सहकारी खेलों में साझा बाधाओं वाले सामान्य नैश इक्विलिब्रियम (generalized Nash equilibria) की गणना करती है, जो गैर-रेखीय समस्याओं के लिए JAX-आधारित ऑटोमैटिक डिफरेंशिएशन और लीनियर-क्वाड्रैटिक मामलों के लिए मिक्सड-इंटीजर लीनियर प्रोग्रामिंग का उपयोग करती है, जबकि यह इनवर्स और स्टैकेलबर्ग गेम डिज़ाइन का भी समर्थन करती है।
यह शोधपत्र फिसलन भरी सतहों पर संचालित होने वाले बड़े पैमाने के मोबाइल रोबोटों के लिए एक व्यापक नेविगेशन और नियंत्रण ढांचा प्रस्तुत करता है, जो विजुअल पोज़ एस्टीमेशन, नॉनलीन मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल, एक एडैप्टिव रोबस्टनेस वाले डीप न्यूरल नेटवर्क-आधारित लो-लेवल पॉलिसी, और समान घातीय स्थिरता (यूनिफॉर्म एक्सपोनेंशियल स्टेबिलिटी) तथा सुरक्षित, सुदृढ़ संचालन सुनिश्चित करने के लिए एक लॉगरिदमिक सेफ्टी मॉड्यूल को एकीकृत करता है।
यह शोधपत्र अंडर-प्रेडिक्शन रिस्क (अल्प-अनुमान जोखिम) पर केंद्रित एक ऑपरेटर-लेजिबल मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि मानक सटीकता मेट्रिक्स सुरक्षा-महत्वपूर्ण ग्रिड पूर्वानुमान आवश्यकताओं को पकड़ने में विफल रहते हैं, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ स्पष्ट मौसम एकीकरण विश्वसनीयता में सुधार करता है, वहीं अनियंत्रित संभाव्य मॉडल अक्सर अत्यधिक मुद्रास्फीति के माध्यम से "नकली सुरक्षा" उत्पन्न करते हैं, एक ऐसी समस्या जिसे नए बायस/ओपीआर-प्रतिबंधित उद्देश्यों द्वारा हल किया गया है।
यह शोध पत्र फ्रंटियर एक्सास्केल सुपरकंप्यूटर पर लागू एक तीन-चरणीय, भौतिकी-निर्देशित मशीन लर्निंग ढांचे को प्रस्तुत करता है जो महत्वपूर्ण कूलिंग अक्षमताओं की पहचान करता है और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे सुरक्षित, काउंटरफैक्चुअल सेटपॉइंट समायोजन थर्मल सीमाओं को बनाए रखते हुए अतिरिक्त ऊर्जा खपत के 96% तक की भरपाई कर सकते हैं।
यह शोध पत्र फ्रंटियरर सुपरकंप्यूटर के लिक्विड कूलिंग सिस्टम के एक सत्यापित डिजिटल ट्विन को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि प्रवाह दर (फ्लो रेट) और आपूर्ति तापमान का एक रैंप-प्रतिबंधित, संयुक्त अनुकूलन 27.8% ऊर्जा बचत प्राप्त कर सकता है, जो सैद्धांतिक इष्टतम और परिचालन तैनाती के बीच के अंतर को संबोधित करते हुए केवल प्रवाह-आधारित रणनीतियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र आंशिक अवलोकनशीलता के तहत 2026 फॉर्मूला 1 ऊर्जा रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए प्रतिद्वंद्वी ऊर्जा अवस्थाओं का अनुमान लगाने हेतु एक हिडन मार्कोव मॉडल और निर्णय लेने हेतु एक डीप क्यू-नेटवर्क को संयोजित करने वाले एक सुलभ द्वि-स्तरीय ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो विशेष रूप से "काउंटर-हार्वेस्ट ट्रैप" को संबोधित करता है जहाँ प्रतिद्वंद्वी जानबूझकर अपने परिनियोजन संकेतों को छिपाते हैं।
यह शोध पत्र एक इवेंट-ड्रिवन सुरक्षित और लचीला नियंत्रण ढांचा प्रस्तावित करता है जो एक्सपोनेंशियल अनबाउंडेड फॉल्स डेटा इंजेक्शन हमलों के तहत मिश्रित यातायात में स्वचालित वाहनों के लिए टकराव-मुक्त और स्थिर लेन-बदलने वाले युद्धाभ्यास सुनिश्चित करने हेतु डेटा-संचालित मानव चालक अनुमान के साथ अनुकूलनशील हमले-लचीली रणनीतियों को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र CN-CBF का प्रस्ताव करता है, जो एक कंपोजिट न्यूरल कंट्रोल बैरियर फंक्शन विधि है जो गतिशील वातावरण में सुरक्षित, गैर-रूढ़िवादी रोबोट नेविगेशन को सक्षम करने के लिए कई हैमिल्टन-जैकबी-प्रशिक्षित न्यूरल CBFs को एक रेसिडुअल आर्किटेक्चर के साथ जोड़ता है, जो सिमुलेशन और हार्डवेयर प्रयोगों दोनों में बेसलाइन की तुलना में 18% तक उच्च सफलता दर प्राप्त करता है।
Space-Control एक हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिज़ाइन है जो निष्पादन संदर्भों (execution contexts) को प्रमाणित करके और न्यूनतम प्रदर्शन ओवरहेड के साथ सूक्ष्म-स्तरीय एक्सेस कंट्रोल लागू करके, CXL-आधारित विखंडित मेमोरी (disaggregated memory) में प्रक्रिया-स्तरीय अलगाव की कमी के महत्वपूर्ण सुरक्षा अंतराल को संबोधित करता है।