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Gradient-Free Topology Adaptation for Power Flow Surrogates via In-Context Whitening

यह शोध पत्र इन-कॉन्टेक्स्ट व्हाइटनिंग (ICW) का प्रस्ताव करता है, जो एक ग्रेडिएंट-मुक्त, आर्किटेक्चर-अज्ञेय विधि है जो नए टोपोलॉजी के कुछ हल किए गए मामलों का उपयोग करके मॉडल के आउटपुट स्पेस को सांख्यिकीय रूप से अनुकूलित करती है, जिससे नेटवर्क टोपोलॉजी परिवर्तनों के तहत पावर फ्लो सरोगेट्स की सटीकता और गति में महत्वपूर्ण सुधार होता है और प्रति-टोपोलॉजी ग्रेडिएंट-आधारित पुनरप्रशिक्षण की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

Ayushi Jolotia, Parikshit Pareek2026-07-15
⚡ electrical engineering

DiffRadar: Differentiable Physics-Aware Radar SLAM with Gaussian Fields

DiffRadar एक वास्तविक समय का रडार SLAM सिस्टम है जो रडार अवलोकनों को एक विभेदक (differentiable), भौतिकी-जागरूक गॉसियन क्षेत्र के रूप में मॉडल करता है ताकि रोबोट की स्थिति और दृश्य संरचना का संयुक्त अनुकूलन सक्षम किया जा सके, जिससे पारंपरिक डिस्क्रीट स्कैन-मैचिंग विधियों की तुलना में, विशेष रूप से फीचर-रहित गलियारों जैसे चुनौतीपूर्ण वातावरणों में, प्रक्षेपवक्र सटीकता और मानचित्र निरंतरता में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Gaurav Bagwe, Xiaoyong Yuan, Yongji Wu, Lan Zhang2026-07-15
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Flatness-Preserving Residual Learning for Real-Time Tight Quadrotor Formation Flight

यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित अवशेष शिक्षण (physics-informed residual learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो डिफरेंशियल फ्लैटनेस को संरक्षित करता है ताकि गणनात्मक रूप से कुशल, वास्तविक समय के क्वाड्रोटर फॉर्मेशन फ्लाइट को सक्षम बनाया जा सके, जिससे ट्रैकिंग त्रुटियों में महत्वपूर्ण कमी आती है और न्यूनतम प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करते हुए अत्याधुनिक नॉनलीनियर मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल प्रदर्शन के साथ एक क्रम (order of magnitude) कम गणना के साथ मेल खाता है।

Pei-An Hsieh, Fengjun Yang, Nikolai Matni, M. Ani Hsieh2026-07-15
⚡ electrical engineering

Intelligent Control for Path-Following of an Unmanned Mass-Centric Surface Vehicle

यह शोध पत्र एक लयापुनोव-आधारित इंटेलिजेंट कंट्रोल स्कीम प्रस्तावित करता है जो गतिशील रूप से बदलते द्रव्यमान वितरण वाले एक अनमैन्ड सरफेस व्हीकल (unmanned surface vehicle) को वांछित पथ का सटीक रूप से अनुसरण करने में सक्षम बनाने के लिए थ्रस्ट फोर्स और एक स्लाइडिंग मास का उपयोग करता है, साथ ही आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से अनमॉडल डायनेमिक्स और बाहरी विक्षोभों की क्षतिपूर्ति करता है।

Gabriel da Silva Lima, Tomi Westerlund, Wallace Moreira Bessa2026-07-15
⚡ electrical engineering

Stability Buys Time: A Re-Keying Game for Encrypted Multi-Agent Control

यह शोध पत्र उन्नत निरंतर खतरों (एडवांस्ड पर्सिस्टेंट थ्रेट्स) के तहत एन्क्रिप्टेड मल्टी-एजेंट नियंत्रण की सुरक्षा को एक गतिशील खेल (डायनेमिक गेम) के रूप में मॉडल करता है, जहाँ डिफेंडर (रक्षक) अनुमानित होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन से होने वाले अपरिहार्य सूचना रिसाव को कम करने के लिए नियंत्रण सटीकता, क्रिप्टोग्राफिक परिशुद्धता और री-कीइंग आवृत्ति के बीच इष्टतम संतुलन बनाता है।

Sai Sandeep Damera, John S. Baras2026-07-15
⚡ electrical engineering

Learning-enabled Acceleration of Scenario-based Model Predictive Control

यह शोध पत्र एक लर्निंग-एक्सेलेरेटेड ADMM एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो परिदृश्य-आधारित मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए समानांतर कंप्यूटिंग और मोरो एनवेलप लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे वास्तविक समय के माइक्रोग्रिड ऊर्जा प्रबंधन अनुप्रयोगों में उच्च सटीकता बनाए रखते हुए पारंपरिक सॉल्वर की तुलना में पर्याप्त कम्प्यूटेशनल गति प्राप्त होती है।

Trinh Tran, Binh Nguyen, Truong X. Nghiem2026-07-15
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Optimal Assembly of Repurposed Lithium-Ion Battery Packs under Cell Heterogeneity and Screening Uncertainty

यह शोध पत्र एक सुदृढ़ अनुकूलन ढांचे (robust optimization framework) का प्रस्ताव करता है जो पैरामीटर अनिश्चितता के तहत विषम सेकंड-लाइफ लिथियम-आयन बैटरी पैक को संयोजित करने के लिए टोपोलॉजी स्क्रीनिंग को एक मिश्रित-पूर्णांक रैखिक प्रोग्राम (mixed-integer linear program) के साथ जोड़ता है, जो पारंपरिक एकल-मीट्रिक ह्यूरिस्टिक्स की तुलना में काफी बेहतर व्यवहार्यता और कम सेल मिसमैच प्रदर्शित करता है।

Hassan Zahid Butt, Xingpeng Li2026-07-15
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Do AI Agents Know When a Task Is Simple? Toward Complexity-Aware Reasoning and Execution

यह शोध पत्र E3 प्रस्तुत करता है, जो एक जटिलता-जागरूक (complexity-aware) ढांचा है जो AI एजेंटों को कार्य की कठिनाई का अनुमान लगाने और दायरे को बढ़ाने से पहले न्यूनतम व्यवहार्य पथों (minimum viable paths) को निष्पादित करने में सक्षम बनाता है, जिससे मौजूदा विधियों के समान सफलता दर प्राप्त करते हुए कम्प्यूटेशनल लागत और अनावश्यक फ़ाइल निरीक्षणों को भारी रूप से कम किया जा सके।

Junjie Yin, Xinyu Feng2026-07-15
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Uncertainty-Aware Digital Twins: Robust Model Predictive Control using Time-Series Deep Quantile Learning

यह शोध पत्र एक अनिश्चितता-जागरूक डिजिटल ट्विन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक वन-शॉट मल्टी-स्टेप टाइम-सीरीज डेंस एनकोडर (TiDE) को क्वांटाइल रिग्रेशन के साथ एकीकृत करता है ताकि एक रोबस्ट मॉडल प्रिडिक्टिव कंट्रोल समस्या को एक डिटरमिनिस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन के रूप में तैयार किया जा सके, जिससे डायरेक्टेड एनर्जी डिपोजिशन जैसे इंजीनियरिंग सिस्टम में वास्तविक समय के निर्णय लेने और बाधा संतुष्टि को बढ़ाया जा सके।

Yi-Ping Chen, Ying-Kuan Tsai, Vispi Karkaria, Wei Chen2026-07-14
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Stochastic Model Predictive Control of Charging Energy Hubs with Conformal Prediction

यह शोध पत्र ऊर्जा केंद्रों (एनर्जी हब्स) में इलेक्ट्रिक वाहन चार्जिंग को अनुकूलित करने के लिए एक परिदृश्य-आधारित स्टोकेस्टिक मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो कैलिब्रेटेड संभाव्य पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन का उपयोग करता है और नियतात्मक (डिटरमिनिस्टिक) दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर लागत प्रदर्शन प्रदर्शित करते हुए पूर्ण पूर्वानुमानों की दक्षता के करीब पहुँचता है।

Diego Fernández-Zapico, Theo Hofman, Mauro Salazar2026-07-14