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2091 पेपर

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A tutorial overview of model predictive control for continuous crystallization: current possibilities and future perspectives

यह शोध पत्र निरंतर क्रिस्टलीकरण (कंटीन्यूअस क्रिस्टलाइजेशन) के लिए एक मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल फ्रेमवर्क का ट्यूटोरियल अवलोकन प्रस्तुत करता है जो जटिल कण आकार वितरण (पार्टिकल साइज डिस्ट्रीब्यूशन) के कुशल, वास्तविक समय के अनुकूलन को सक्षम करने के लिए डेटा-संचालित सरोगेट मॉडल का उपयोग करता है, जिससे फार्मास्युटिकल और फाइन केमिकल निर्माण में महत्वपूर्ण गुणवत्ता नियंत्रण चुनौतियों का समाधान होता है।

Collin R. Johnson, Kerstin Wohlgemuth, Sergio Lucia2026-02-04
⚡ electrical engineering

Sub-optimality bounds for certainty equivalent policies in partially observed systems

यह शोध पत्र मनमाने अवस्था अनुमानों (arbitrary state estimates) की अनुमति देकर गैर-रेखीय आंशिक रूप से प्रेक्षित स्टोकेस्टिक प्रणालियों के लिए निश्चितता तुल्यता सिद्धांत (certainty equivalence principle) का सामान्यीकरण करता है और सुचारू गतिकी (smooth dynamics) एवं लागत वाले मॉडलों के लिए परिणामी उप-इष्टतमता (sub-optimality) पर ऊपरी सीमाएँ व्युत्पन्न करता है।

Berk Bozkurt, Aditya Mahajan, Ashutosh Nayyar, Yi Ouyang2026-02-04
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Spatiotemporal Decision Transformer for Traffic Coordination

यह शोध पत्र MADT प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मल्टी-एजेंट डिसीजन ट्रांसफॉर्मर है जो ग्राफ अटेंशन और टेम्पोरल मॉडलिंग का लाभ उठाकर ट्रैफिक सिग्नल नियंत्रण को एक सीक्वेंस मॉडलिंग समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे ऐतिहासिक डेटा से ऑफलाइन लर्निंग के माध्यम से स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन और बेहतर मल्टी-इंटरसेक्शन समन्वय प्राप्त होता है।

Haoran Su, Yandong Sun, Hanxiao Deng2026-02-04
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Hybrid-Field Channel Estimation for XL-MIMO Systems: Dictionary-based Sparse Signal Recovery

यह शोध पत्र XL-MIMO प्रणालियों में हाइब्रिड-फील्ड चैनल अनुमान के लिए एक डिक्शनरी-आधारित स्पार्स सिग्नल रिकवरी पद्धति प्रस्तावित करता है जो स्पार्सिटी स्तरों या नियर-फील्ड/फार-फील्ड अनुपातों के पूर्व ज्ञान के बिना प्रसार पथों की संख्या को अनुकूल रूप से निर्धारित करता है, जबकि निरंतर पैरामीटर परिशोधन के माध्यम से ग्रिड मिसमैच को कम करता है।

David William Marques Guerra, Taufik Abrao2026-02-04
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Human-Centric Traffic Signal Control for Equity: A Multi-Agent Action Branching Deep Reinforcement Learning Approach

यह शोध पत्र MA2B-DDQN का प्रस्ताव करता है, जो एक मानव-केंद्रित मल्टी-एजेंट डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो ट्रैफिक सिग्नल नियंत्रण को विघटित करने और यात्री-स्तर की समानता को अनुकूलित करने के लिए एक एक्शन-ब्रांचिंग आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो मेलबर्न के विविध शहरी परिदृश्यों में विलंबित व्यक्तियों की संख्या में महत्वपूर्ण कमी प्रदर्शित करता है।

Xiaocai Zhang, Neema Nassir, Lok Sang Chan, Milad Haghani2026-02-04
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Fast Diffusion with Physics-Correction for ACOPF

यह शोध पत्र एक तेज़ डिफ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो डिनोइजिंग डिफ्यूजन इम्प्लिसिट मॉडल्स (DDIM) को भौतिकी-निर्देशित सुधारों (physics-guided corrections) के साथ जोड़ता है ताकि मानक डिफ्यूजन मॉडल्स की तुलना में समान सटीकता बनाए रखते हुए, 20 गुना अधिक तेज़ी से बड़े पैमाने पर, भौतिक रूप से सुसंगत AC ऑप्टिमल पावर फ्लो डेटासेट उत्पन्न किए जा सकें।

Shashank Shekhar, Abhinav Karn, Kris Keshav, Shivam Bansal, Parikshit Pareek2026-02-04
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Input-to-State Safe Backstepping: Robust Safety-Critical Control with Unmatched Uncertainties

यह शोध पत्र 'ऑप्टिमल डिके कंट्रोल बैरियर फंक्शन्स' (Optimal Decay Control Barrier Functions) के साथ 'आईएसएसएफ' (ISSf) की अवधारणा का सामान्यीकरण करके और इसे 'स्ट्रिक्ट-फीडबैक' (strict-feedback) एवं 'डुअल-रिलेटिव-डिग्री' (dual-relative-degree) प्रणालियों पर लागू करके, अनमैच्ड अनिश्चितताओं (unmatched uncertainties) के अधीन गैररेखीय प्रणालियों में 'इनपुट-टू-स्टेट सेफ्टी' (input-to-state safety) सुनिश्चित करने के लिए एक रचनात्मक ढांचे का प्रस्ताव करता है।

Max H. Cohen, Pio Ong, Aaron D. Ames2026-02-04
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Mitigating Timing-Based Attacks in Real-Time Cyber-Physical Systems

यह शोधपत्र एक शेड्यूलिंग-आधारित शमन ढांचे (mitigation framework) का प्रस्ताव करता है जो निष्पादन पैटर्न (execution patterns) को अस्पष्ट करने के लिए सीमित, संरचित समय संबंधी विक्षोभों (timing perturbations) को पेश करते हुए, वास्तविक समय के साइबर-भौतिक प्रणालियों को समय-आधारित हमलों से सुरक्षित करता है, जबकि वास्तविक समय की शेड्यूलेबिलिटी और नियंत्रण प्रदर्शन की गारंटियों को सख्ती से संरक्षित करता है।

Arkaprava Sain, Sunandan Adhikary, Soumyajit Dey2026-02-04
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Learning-Augmented Power System Operations: A Unified Optimization View

यह शोध पत्र LAPSO को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत अनुकूलन ढांचा है जो प्रशिक्षण और अनुमान चरणों में मॉडलों को संयुक्त रूप से अनुकूलित करके, मूल्यांकन के लिए डिज़ाइन मेट्रिक्स प्रदान करके, और मौजूदा निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के संवर्धन को स्वचालित करने के लिए एक ओपन-सोर्स पायथन पैकेज की पेशकश करके मशीन लर्निंग को पारंपरिक भौतिकी-आधारित पावर सिस्टम ऑपरेशन्स के साथ व्यवस्थित रूप से एकीकृत करता है।

Wangkun Xu, Zhongda Chu, Fei Teng2026-02-03
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SCAR: State-Space Compression for Scalable AI-Based Network Management of Vehicular Services

यह शोध पत्र SCAR का प्रस्ताव करता है, जो एक एज-असिस्टेड फ्रेमवर्क है जो सुदृढीकरण अधिगम (रिनफोर्समेंट लर्निंग) नीतियों के लिए आवश्यक विशेषताओं को संरक्षित करते हुए आयामीता (डाइमेंशनैलिटी) को कम करके गतिशील वाहन सेवाओं के लिए स्केलेबल और निष्पक्ष एआई-संचालित नेटवर्क प्रबंधन को सक्षम करने हेतु मशीन लर्निंग-आधारित स्टेट-स्पेस संपीड़न का उपयोग करता है।

Ioan-Sorin Comsa, Purav Shah, Karthik Vaidhyanathan, Deepak Gangadharan, Christof Imhof, Per Bergamin, Aryan Kaushik, Ga (…)2026-02-03