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Design and Quantitative Evaluation of an Embedded EEG Instrumentation Platform for Real-Time SSVEP Decoding

Questo articolo presenta e valuta quantitativamente una piattaforma EEG embedded basata su ESP32-S3 e ADS1299 che esegue l'acquisizione, il filtraggio e il decoding SSVEP in tempo reale direttamente sul dispositivo, dimostrando un'elevata integrità del segnale, una perfetta fedeltà numerica rispetto a un riferimento a 64 bit e un'accuratezza online del 99,17% con un tasso di trasferimento informativo di 27,66 bit/min.

Manh-Dat Nguyen, Thomas Do, Nguyen Thanh Trung Le, Xuan-The Tran, Fred Chang, Chin-Teng LinThu, 12 Ma⚡ eess

The Epistemic Support-Point Filter: Jaynesian Maximum Entropy Meets Popperian Falsification

Questo articolo dimostra che il Filtro del Punto di Supporto Epistemico (ESPF) è il filtro ottimale unico che sintetizza il principio di massima entropia di Jaynes nella propagazione e la falsificazione popperiana nell'aggiornamento, minimizzando l'ignoranza epistemica nel caso peggiore senza ricorrere a prior soggettivi, come confermato da validazioni numeriche nel tracciamento orbitale.

Moriba Kemessia JahThu, 12 Ma🔢 math

A neural operator for predicting vibration frequency response curves from limited data

Questo studio presenta un operatore neurale integrato con uno schema numerico implicito che, addestrato su un limitato set di dati, riesce a prevedere con il 99,87% di accuratezza le curve di risposta in frequenza di sistemi vibranti, garantendo una generalizzazione efficace senza l'uso di funzioni di regolarizzazione basate sulla fisica.

D. Bluedorn, A. Badawy, B. E. Saunders, D. Roettgen, A. AbdelkefiThu, 12 Ma🤖 cs.LG

Over-the-Air Consensus-based Formation Control of Heterogeneous Agents: Communication-Rate and Geometry-Aware Convergence Guarantees

Questo articolo propone un metodo di controllo di formazione per agenti eterogenei che sfrutta la sovrapposizione dei segnali nel canale wireless per calcolare combinazioni convesse, garantendo la convergenza alla formazione desiderata attraverso condizioni basate sul tasso di comunicazione e sulla geometria, riducendo significativamente il numero di trasmissioni necessarie rispetto ai protocolli tradizionali.

Michael Epp, Fabio Molinari, Jörg RaischThu, 12 Ma⚡ eess

Optimal Control Synthesis of Closed-Loop Recommendation Systems over Social Networks

Questo articolo propone una sintesi di controllo ottimo per sistemi di raccomandazione su reti sociali, modellandoli come problemi di controllo a retroazione di stato che bilanciano coinvolgimento e stabilità, dimostrando come la scelta appropriata dei pesi garantisca la stabilità del sistema mentre pesi eccessivamente orientati all'engagement possano portare a comportamenti patologici e destabilizzanti.

Simone Mariano, Paolo FrascaThu, 12 Ma⚡ eess

Inverse Learning-Based Output Feedback Control of Nonlinear Systems with Verifiable Guarantees

Questo articolo presenta un controlore in retroazione basato sull'output per sistemi non lineari che utilizza dati di misura privi di rumore e un modello inverso identificato tramite interpolazione a kernel per garantire la regolazione pratica dell'output, fornendo una condizione verificabile sul dataset per assicurare tale stabilità.

Yeongjun Jang, Hamin Chang, Heein Park, Hyeonyeong Jang, Takashi Tanaka, Hyungbo ShimThu, 12 Ma⚡ eess

Overcoming Visual Clutter in Vision Language Action Models via Concept-Gated Visual Distillation

Il paper propone CGVD, un framework di distillazione visiva senza addestramento che supera il "gap di precisione-raionamento" nei modelli VLA in ambienti affollati, migliorando significativamente il successo delle manipolazioni robotiche (dal 43,0% al 77,5%) attraverso la rimozione attiva dei distrattori semantici e la preservazione della geometria spaziale.

Sangmim Song, Sarath Kodagoda, Marc Carmichael, Karthick ThiyagarajanThu, 12 Ma⚡ eess

World Model for Battery Degradation Prediction Under Non-Stationary Aging

Questo paper propone un modello del mondo per la previsione della degradazione delle batterie agli ioni di litio che, codificando i dati temporali in uno stato latente e propagandolo tramite dinamiche apprese (potenzialmente vincolate da un modello a particella singola), supera le prestazioni dei metodi di regressione diretta nel prevedere le traiettorie future di stato di salute, specialmente nella regione del "ginocchio" della degradazione.

Kai Chin Lim, Khay Wai SeeThu, 12 Ma⚡ eess

Suppressing Acoustomigration and Temperature Rise for High-power Robust Acoustics

Il documento presenta una piattaforma d'onda acustica stratificata (LAW) che, grazie a un singolo strato superiore spesso, risolve simultaneamente le problematiche di surriscaldamento e migrazione acustica nei trasduttori ad alta potenza, raggiungendo una riduzione della temperatura del 70% e una densità di potenza di soglia superiore di un ordine di grandezza rispetto alle tecnologie SAW a film sottile esistenti.

Fangsheng Qian, Shuhan Chen, Wei Wei, Jiashuai Xu, Kai Yang, Junyan Zheng, Zijun Ren, Xingyu Liu, Yansong YangThu, 12 Ma⚡ eess

Propagation and Rate-Aware Cell Switching Optimization in HAPS-Assisted Wireless Networks

Questo articolo propone un nuovo framework di ottimizzazione multi-obiettivo per il switching delle celle nelle reti assistite da HAPS, che integra effetti di propagazione realistici e bilancia consumo energetico, connettività e velocità dei dati, dimostrando tramite simulazioni ed emulazione Sionna-OAI una riduzione significativa del degrado delle prestazioni per gli utenti interni rispetto agli approcci convenzionali.

Mehmet Eren Uluçınar, Özgün Ersoy, Berk Ciloglu, Metin Ozturk, Ali GorcinThu, 12 Ma⚡ eess

Parallel-in-Time Nonlinear Optimal Control via GPU-native Sequential Convex Programming

Questo lavoro presenta un framework di ottimizzazione di traiettorie nativo per GPU che, combinando la programmazione convessa sequenziale con un metodo di moltiplicatori di direzione alternata basato sul consenso, abilita un controllo ottimo non lineare in tempo reale con velocità di pianificazione superiori a 100 Hz e un significativo risparmio energetico rispetto alle soluzioni CPU tradizionali.

Yilin Zou, Zhong Zhang, Fanghua JiangThu, 12 Ma⚡ eess