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Kinodynamic Motion Retargeting for Humanoid Locomotion via Multi-Contact Whole-Body Trajectory Optimization

Il paper presenta KDMR, un nuovo framework per il ridimensionamento cinematico-dinamico della locomozione umanoide che, formulando il problema come ottimizzazione di traiettoria a contatto multiplo e integrando dati di forza di reazione al suolo, genera movimenti fisicamente coerenti che superano i limiti dei metodi puramente cinematici e migliorano l'addestramento delle politiche di controllo.

Xiaoyu Zhang, Steven Haener, Varun Madabushi, Maegan Tucker2026-03-11💻 cs

Tetris is Hard with Just One Piece Type

Questo lavoro dimostra che il gioco del Tetris con una singola tipologia di pezzo (tranne il quadrato O) è NP-difficile sotto il sistema di rotazione SRS, smentendo una congettura di 23 anni fa, mentre fornisce algoritmi efficienti per casi specifici come i pezzi a forma di domino o barre con la parte superiore della griglia vuota.

MIT Hardness Group, Josh Brunner, Erik D. Demaine, Della Hendrickson, Jeffery Li2026-03-11💻 cs

ReCoSplat: Autoregressive Feed-Forward Gaussian Splatting Using Render-and-Compare

Il paper presenta ReCoSplat, un modello autoregressivo di Gaussian Splatting che risolve il problema della sintesi di nuove viste online utilizzando un modulo "Render-and-Compare" per compensare gli errori di posa e una strategia di compressione della cache KV per gestire sequenze lunghe, ottenendo prestazioni state-of-the-art su diversi benchmark.

Freeman Cheng, Botao Ye, Xueting Li, Junqi You, Fangneng Zhan, Ming-Hsuan Yang2026-03-11💻 cs

TiPToP: A Modular Open-Vocabulary Planning System for Robotic Manipulation

Il paper presenta TiPToP, un sistema modulare open-source per la pianificazione robotica che combina modelli visivi preaddestrati e un pianificatore Task and Motion (TAMP) per eseguire compiti di manipolazione complessi da immagini e istruzioni linguistiche senza richiedere dati robotici specifici, dimostrando prestazioni competitive rispetto a modelli VLA addestrati su grandi dataset.

William Shen, Nishanth Kumar, Sahit Chintalapudi, Jie Wang, Christopher Watson, Edward Hu, Jing Cao, Dinesh Jayaraman, Leslie Pack Kaelbling, Tomás Lozano-Pérez2026-03-11💻 cs

d-DNNF Modulo Theories: A General Framework for Polytime SMT Queries

Questo articolo presenta un nuovo quadro generale che estende la compilazione in d-DNNF al livello SMT, permettendo di rispondere a query complesse in tempo polinomiale combinando formule SMT con lemmi teorici pre-calcolati e sfruttando ragionatori proposizionali esistenti.

Gabriele Masina, Emanuale Civini, Massimo Michelutti, Giuseppe Spallitta, Roberto Sebastiani2026-03-11💻 cs

Agent based decision making for Integrated Air Defense system

Questo articolo presenta un sistema di difesa aerea integrato basato su agenti che utilizza l'architettura BDI e il ragionamento sui piani per automatizzare completamente le funzioni di comando e controllo, come il rilevamento, la valutazione delle minacce e l'allocazione delle armi, senza necessità di input manuali.

Sumanta Kumar Das, Sumant Mukherjee2026-03-10💻 cs

Learning from Viral Content

Questo studio analizza come gli algoritmi dei social media che privilegiano contenuti virali possano, paradossalmente, migliorare l'aggregazione delle informazioni o generare stati di equilibrio auto-perpetuanti in cui la maggior parte delle notizie condivise è errata a causa delle credenze distorte degli utenti razionali.

Krishna Dasaratha, Kevin He2026-03-10💻 cs

A Robust Multi-Item Auction Design with Statistical Learning

Questo lavoro propone un metodo di apprendimento statistico innovativo per le aste multi-prodotto che utilizza intervalli di credibilità stimati non parametricamente per semplificare l'implementazione e ridurre i costi, garantendo al contempo proprietà desiderabili come l'incentivazione alla verità e la massimizzazione del ricavo.

Jiale Han, Xiaowu Dai2026-03-10💻 cs

Class Overwhelms: Mutual Conditional Blended-Target Domain Adaptation

Il paper propone un metodo di adattamento di dominio per target ibridi che, superando la dipendenza dalle etichette di dominio, allinea reciprocamente le distribuzioni condizionali delle classi e degli stili attraverso un discriminatore guidato dall'incertezza e l'augmentazione delle feature, ottenendo prestazioni superiori allo stato dell'arte specialmente in presenza di spostamento della distribuzione delle etichette.

Pengcheng Xu, Boyu Wang, Charles Ling2026-03-10💻 cs

How Auditing Methodologies Can Impact Our Understanding of YouTube's Recommendation Systems

Questo studio dimostra che le scelte metodologiche negli audit di YouTube, come l'uso di account loggati, influenzano significativamente l'accuratezza delle inferenze sui bias dei sistemi di raccomandazione, offrendo al contempo strategie per ridurre i costi computazionali ed economici senza compromettere la validità scientifica dei risultati.

Sarmad Chandio, Daniyal Pirwani Dar, Rishab Nithyanand2026-03-10💻 cs

Critical Relaxed-Stable Matchings with Ties in the Many-to-Many Setting

Il paper dimostra che, nel contesto dell'abbinamento many-to-many con preferenze con legami e quote inferiori, esiste sempre un abbinamento critico e rilassatamente stabile, e propone un algoritmo di approssimazione $\frac{2}{3}$ in tempo polinomiale per massimizzarne la cardinalità, nonostante il problema esatto sia NP-difficile.

Meghana Nasre, Prajakta Nimbhorkar, Keshav Ranjan2026-03-10💻 cs

altiro3D: Scene representation from single image and novel view synthesis

Il paper introduce altiro3D, una libreria gratuita che genera esperienze 3D realistiche e sintesi di nuove viste partendo da una singola immagine RGB o video piatto, utilizzando tecniche di stima della profondità, inpainting e proiezione geometrica per creare contenuti visualizzabili su display LCD a visione libera.

E. Canessa, L. Tenze2026-03-10💻 cs

Utility Theory based Cognitive Modeling in the Application of Robotics: A Survey

Questa rassegna esamina l'applicazione della teoria dell'utilità alla modellazione cognitiva nella robotica, analizzando l'evoluzione dai sistemi basati sul comportamento alle architetture cognitive e ai sistemi di valore, con particolare attenzione al processo decisionale, all'apprendimento e all'interazione in ambienti multi-agente e uomo-robot, proponendo infine nuove direzioni di ricerca e problemi aperti.

Qin Yang2026-03-10💻 cs

Toward 6G Sidelink Reliability: MAC PRR Modeling for NR Mode 2 SPS and ns-3 Validation

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.

Liu Cao, Zhaoyu Liu, Lyutianyang Zhang2026-03-10💻 cs

The Complexity of Distance- $r$ Dominating Set Reconfiguration

Il documento stabilisce una dicotomia di complessità per il problema di riconfigurazione dell'insieme dominante a distanza- $r$ ( $r \geq 2$ ), dimostrando che è risolvibile in tempo polinomiale sui grafi split (con un algoritmo lineare sugli alberi sotto la regola $\mathsf{TJ}$ ) mentre rimane $\mathtt{PSPACE}$ -completo su grafi planari, bipartiti e cordali, estendendo così i risultati noti per il caso $r=1$ .

Niranka Banerjee, Duc A. Hoang2026-03-10💻 cs

Online Dispatching and Routing for Automated Guided Vehicles in Pickup and Delivery Systems on Loop-Based Graphs

Il paper propone un algoritmo basato su loop per la pianificazione e il routing online senza conflitti di veicoli guidati automatici (AGV) in grafi a loop, dimostrando sperimentalmente che esso supera o eguaglia le prestazioni di metodi esatti ed euristiche in termini di qualità della soluzione e tempo di calcolo.

Louis Stubbe, Jens Goemaere, Jan Goedgebeur2026-03-10💻 cs

Multi-Scale Distillation for RGB-D Anomaly Detection on the PD-REAL Dataset

Il paper presenta PD-REAL, un nuovo dataset su larga scala per la rilevazione di anomalie in 3D basato su modelli Play-Doh, e propone un innovativo framework di distillazione multiscala teacher-student che sfrutta informazioni RGB-D per superare i limiti degli approcci tradizionali e migliorare l'accuratezza della rilevazione.

Jianjian Qin, Chao Zhang, Chunzhi Gu, Zi Wang, Jun Yu, Yijin Wei, Hui Xiao, Xin Yua2026-03-10💻 cs

CA-Jaccard: Camera-aware Jaccard Distance for Person Re-identification

Il paper propone il CA-Jaccard, una nuova metrica di distanza per il re-identificazione delle persone che migliora l'affidabilità del Jaccard distance tradizionale integrando informazioni specifiche della telecamera attraverso vicini reciproci k-aware e un'espansione della query locale per mitigare l'impatto negativo delle variazioni tra telecamere.

Yiyu Chen, Zheyi Fan, Zhaoru Chen, Yixuan Zhu2026-03-10💻 cs

Joint User Association and Resource Allocation for Adaptive Semantic Communication in 5G and Beyond Networks

Questo articolo propone un approccio di comunicazione semantica adattiva che, superando i limiti dei trasmettitori pre-addestrati fissi, ottimizza l'associazione degli utenti e l'allocazione delle risorse nelle reti 5G e oltre attraverso un algoritmo che suddivide il problema complesso in tre sotto-problemi risolvibili sequenzialmente per massimizzare l'utilità del sistema rispettando vincoli di energia e latenza.

Xingqiu He, Chaoqun You, Zihan Chen, Yao Sun, Dongzhu Liu, Tony Q. S. Quek, Yue Gao2026-03-10💻 cs

Challenges in Restructuring Community-based Moderation

Attraverso lo studio delle discussioni archiviate e interviste su Wikipedia, il paper evidenzia come il tentativo di ristrutturare la moderazione basata sulla comunità possa fallire non per carenze tecniche, ma a causa di conflitti con le norme sociali esistenti e della complessa relazione tra piattaforme e comunità autonome.

Chau Tran, Kejsi Take, Kaylea Champion, Benjamin Mako Hill, Rachel Greenstadt2026-03-10💻 cs

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