2038 पेपर
HyDRA Scorpion एक लागत प्रभावी, मॉड्यूलर और स्थानीय रूप से निर्मित किया जाने वाला रिमोटली ऑपरेटेड व्हीकल (ROV) है जो उच्च सटीकता के साथ वास्तविक समय में पानी के नीचे निरीक्षण, हस्तक्षेप और वस्तु पहचान को सक्षम करने के लिए एआई-संचालित धारणा (AI-driven perception), दोहरी मैनिपुलेटर्स और मजबूत दबाव-परीक्षित इलेक्ट्रॉनिक्स को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र "इंजीनियरिंग इकोनॉमी" को एक नए मैक्रोइकॉनॉमिक प्रतिमान के रूप में प्रस्तावित करता है जो राष्ट्रीय अर्थव्यवस्थाओं को निरंतर अंशांकन (कैलिब्रेशन) की आवश्यकता वाले गतिशील नियंत्रण प्रणालियों के रूप में मानता है, और यह तर्क देता है कि तुर्की जैसे मध्यम आय वाले देश पारंपरिक बाजार उदारीकरण या स्थिर संस्थागत ढांचों पर निर्भर रहने के बजाय ग्यारह नीतिगत स्तंभों को लागू करके और अमेरिका-चीन तकनीकी प्रतिद्वंद्विता का लाभ उठाकर मध्यम-आय जाल से बच सकते हैं।
यह शोधपत्र बी-डी-आर-आई-एस (Beyond-Diagonal Reconfigurable Intelligent Surfaces) को सीधे ट्रांससीवर एपेर्चर्स (transceiver apertures) में एकीकृत करने का प्रस्ताव करता है ताकि रैखिक सिग्नल प्रोसेसिंग को डिजिटल बेसबैंड से तरंग डोमेन (wave domain) में स्थानांतरित किया जा सके, जिससे उच्च-डेटा-दर संचार, सर्वव्यापी संवेदन और सटीक स्थानीयकरण में सक्षम स्केलेबल, ऊर्जा-कुशल और टिकाऊ 6G प्रणालियों को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र कूपमैन पहचान (Koopman identification) के लिए एक बहु-स्तरीय नैदानिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो डेटा गुणवत्ता विफलताओं की पहचान करने और नमूनाकरण रणनीतियों (sampling strategies) को निर्देशित करने के लिए स्टेट कवरेज, लिफ्टेड-फीचर नॉनडेजेनरेसी (lifted-feature nondegeneracy), और रिग्रेशन स्पेक्ट्रम विश्लेषण को अलग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन किसी एकल मीट्रिक के बजाय इन विशिष्ट प्रमाणों (certificates) के परस्पर प्रभाव पर निर्भर करता है।
यह शोध पत्र PolarNet प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जो न्यूरल लयापुनोव नियंत्रण विधियों में प्रशिक्षण विफलताओं को दूर करने के लिए संरचनात्मक रूप से एक एकल क्रिटिकल पॉइंट (critical point) की गारंटी देता है, जिससे प्रमाणित स्थिरता गारंटी वाले नियंत्रकों के संश्लेषण को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र मल्टी-रोबोट निरंतर निगरानी में मानक वर्स्ट-केस लेटेंसी उद्देश्यों की सीमा को संबोधित करने के लिए टेल-परफॉर्मेंस उद्देश्यों के एक परिवार का प्रस्ताव देता है, उनके सैद्धांतिक गुणों को स्थापित करता है, और एक समकक्ष इवेंट-ड्रिवन एमडीपी (TWLO-MDP) के माध्यम से एक सुदृढीकरण लर्निंग-आधारित समाधान विकसित करता है जो भारित लेटेंसी (weighted latency) को कम करने में मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र आंशिक रूप से ज्ञात गतिकी वाले गैररेखीय प्रणालियों के लिए एक सुरक्षित डेटा-संचालित नियंत्रण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो स्थिरता और बाधा संतुष्टि सुनिश्चित करने के साथ-साथ सूचनात्मक अन्वेषण के माध्यम से सुरक्षित परिचालन क्षेत्र को अनुकूल रूप से विस्तारित करने के लिए ऑनलाइन गॉसियन प्रक्रिया शिक्षण को ल्यपुनोव-आधारित संभाव्य सुरक्षा बाधाओं के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र कॉल सेंटरों में उच्च-आयामी कौशल-आधारित रूटिंग समस्याओं को हल करने के लिए डिफ्यूजन कंट्रोल समस्याओं के रूप में अनुमान लगाकर डीप न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाने वाली एक स्केलेबल, सिमुलेशन-आधारित कम्प्यूटेशनल विधि प्रस्तुत करता है, जो हैलफिन-व्हिट हैवी-ट्रैफिक रिजीम (Halfin-Whitt heavy-traffic regime) में 100 ग्राहक वर्गों तक वास्तविक दुनिया के डेटा पर मौजूदा बेंचमार्क के मुकाबले बेहतर या तुलनीय प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक समन्वित डे-अहेड अनुकूलन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कंजर्वेशन वोल्टेज रिडक्शन (CVR) और नेटवर्क टोपोलॉजी रीकॉन्फ़िगरेशन (NTR) को एक मिश्रित-पूर्णांक शंकु प्रोग्रामिंग मॉडल में एकीकृत करता है, जो IEEE 33 और 123-बस सिस्टम परीक्षणों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह युग्मित दृष्टिकोण स्वतंत्र रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए सक्रिय शक्ति हानि को 20.6% तक कम करता है।
मुनिन (Muninn) एक प्रशिक्षण-मुक्त, आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic) कैशिंग रैपर है जो एक प्रमाणित अनिश्चितता बजट के आधार पर कैश किए गए डिनोइज़र (denoiser) आउटपुट्स को कब पुन: उपयोग करना है, इसका गतिशील रूप से निर्णय लेकर वास्तविक समय के रोबोट नियंत्रण के लिए डिफ्यूजन-आधारित प्रक्षेपवक्र योजनाकारों (trajectory planners) को त्वरित करता है, जिससे योजना की गुणवत्ता या सुरक्षा से समझौता किए बिना 4.6 गुना तक की गति वृद्धि प्राप्त होती है।