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Questo articolo presenta un modello analitico per la valutazione del rapporto di ricezione dei pacchetti (PRR) nel modo 2 Sidelink NR basato su Scheduling Semi-Persistente (SPS), che cattura dinamiche di collisione specifiche e viene validato tramite simulazioni ns-3 per fornire indicazioni progettuali verso l'affidabilità delle comunicazioni 6G.
Questo lavoro propone una rete di oscillatori accoppiati (CON) che, garantendo una struttura lagrangiana, stabilità input-stato e una mappatura invertibile tra input e forze latenti, abilita un controllo efficace nello spazio latente basato su modelli a forma chiusa per sistemi fisici complessi, come dimostrato con successo su un robot soffice utilizzando solo immagini.
Il paper analizza la robustezza e la complessità campionaria del controllo ottimo stocastico discreto sotto approssimazione di modello basata sulla distanza di Wasserstein, dimostrando come la perdita di prestazioni sia limitata dalla distanza Wasserstein-1 tra i kernel di transizione e fornendo applicazioni pratiche per l'apprendimento empirico di modelli e distribuzioni di rumore.
Questo lavoro dimostra che i transformer, sfruttando l'apprendimento in contesto, possono inferire implicitamente gli stati nascosti e prevedere l'output di sistemi dinamici lineari e non lineari con prestazioni paragonabili ai filtri di Kalman, senza richiedere aggiornamenti dei gradienti o la conoscenza esplicita del modello.
Questo lavoro presenta soluzioni esplicite per problemi di regolatore lineare minimax a tempo continuo applicati a sistemi lineari invariabili positivi, derivando risultati tramite la teoria della programmazione dinamica e proponendo un metodo a punto fisso per l'orizzonte infinito, con una validazione su una rete di gestione idrica su larga scala.
Questo articolo propone un framework basato sul deep learning che integra dati storici di interruzioni e meteorologici per valutare la resilienza dei sistemi elettrici, validando il metodo su dati simulati e reali e fornendo indicazioni per investimenti mirati nelle risorse energetiche distribuite.
Il paper introduce DEBT control, un protocollo congiunto di instradamento e controllo del flusso che, mediante un meccanismo di prezzi dinamici basato sul flusso netto di denaro, guida le reti di canali di pagamento verso uno stato operativo ottimale garantendo la convergenza.
Questo studio propone un approccio di routing coordinato che utilizza veicoli connessi e automatizzati (CAV) nelle corsie riservate agli autobus, sfruttando dati in tempo reale per ottimizzare la puntualità del servizio di trasporto pubblico e l'efficienza di viaggio dei CAV in ambienti a traffico misto.
Questo studio presenta e valuta gli algoritmi AQPF e AQOPF, che riformulano i flussi di potenza e il flusso di potenza ottimale come problemi di ottimizzazione combinatoria risolvibili su macchine di Ising quantistiche e digitali, dimostrando la loro fattibilità e scalabilità su sistemi di test fino a 1354 bus.
Questo articolo presenta un quadro unificato basato sul guscio di Davis-Wielandt per l'analisi grafica della stabilità dei sistemi LTI MIMO, introducendo il concetto di grafo relativo scalato ruotato (-SRG) come rappresentazione mista guadagno-fase che fornisce il criterio di stabilità a due dimensioni meno conservativo per i loop di feedback bi-componente.
Questo articolo presenta un algoritmo basato su giochi dinamici inversi che, sfruttando programmi lineari interi-misti per codificare le condizioni KKT, apprende vincoli parametrici da dimostrazioni di interazioni multi-agente per garantire la sicurezza e pianificare traiettorie robuste.
Questo lavoro propone l'ORN-CBF, un metodo che utilizza iperreti e l'analisi di raggiungibilità di Hamilton-Jacobi per apprendere funzioni di barriera neurale condizionate dalle osservazioni, garantendo filtri di sicurezza rigorosi e migliorando le prestazioni di robot autonomi in ambienti parzialmente osservabili rispetto alle tecniche esistenti.
Questo lavoro presenta il metodo BOUNDS e il filtro AI-KF per scoprire e sfruttare motivi di sensing attivo che migliorano la stima di parametri critici in sistemi dinamici non lineari, come dimostrato su un modello di agente volante e dati sperimentali di un quadricottero.
Questo lavoro presenta un framework ibrido HMM-POMDP per la strategia energetica della Formula 1 del 2026, che combina un modello a stati nascosti per inferire lo stato dei rivali da dati parzialmente osservabili con una rete neurale profonda per ottimizzare le decisioni di deployment energetico e rilevare strategie ingannevoli come la "counter-harvest trap".
Questo articolo esplora come l'integrazione delle tecnologie quantistiche nei dispositivi edge delle reti elettriche possa superare i limiti attuali di elaborazione, sensibilità e sicurezza, offrendo soluzioni rivoluzionarie per l'ottimizzazione, il rilevamento di precisione e la comunicazione protetta, pur presentando sfide significative da affrontare.
Il paper propone il CN-CBF, un metodo di controllo neurale composito che combina più funzioni di barriera addestrate tramite la raggiungibilità di Hamilton-Jacobi per garantire una navigazione robotica sicura ed efficace in ambienti dinamici, superando le prestazioni dei metodi esistenti sia in simulazione che in esperimenti hardware.
Questo articolo presenta un osservatore non lineare a guadagno adattivo che stima con precisione e robustezza le forze e i momenti esterni nell'interazione fisica uomo-UAV per il trasporto collaborativo di carichi, utilizzando il modello dinamico completo senza necessità di sensori di forza aggiuntivi e superando le prestazioni dei filtri di Kalman estesi.
Questo studio dimostra come l'integrazione della flessibilità degli orari di lavoro con la generazione fotovoltaica residenziale possa ottimizzare la capacità di ospitare veicoli elettrici nelle reti di distribuzione, mitigando i rischi di sovraccarico dei trasformatori.
Il paper presenta Space-Control, un progetto hardware-software che colma il divario di sicurezza nella memoria disaggregata CXL fornendo isolamento a livello di processo con un overhead prestazionale minimo del 3,3%.
Questo tutorial offre una revisione critica delle applicazioni pratiche delle Funzioni di Barriera di Controllo (CBF) nella robotica, evidenziando il divario tra le garanzie teoriche e la realizzazione concreta in presenza di vincoli di ingresso e sistemi privi di sicurezza passiva, fornendo al contempo linee guida pratiche e una dimostrazione interattiva open-source.