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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 in tempo polinomiale per massimizzarne la cardinalità, nonostante il problema esatto sia NP-difficile.
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.
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.
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.
Il documento stabilisce una dicotomia di complessità per il problema di riconfigurazione dell'insieme dominante a distanza- (), dimostrando che è risolvibile in tempo polinomiale sui grafi split (con un algoritmo lineare sugli alberi sotto la regola ) mentre rimane -completo su grafi planari, bipartiti e cordali, estendendo così i risultati noti per il caso .
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.
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.
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.
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.
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.
Il paper introduce DivCon, un approccio "dividi e conquista" che migliora il ragionamento numerico e spaziale nella generazione di immagini da testo suddividendo il processo in sottocompiti gestibili, permettendo anche a modelli linguistici leggeri di ottenere risultati superiori rispetto ai metodi precedenti su benchmark complessi.
Questa rassegna offre una panoramica completa e un benchmark delle tecnologie all'avanguardia per la generazione e il rilevamento dei deepfake, coprendo definizioni, dataset, metriche e le principali sottocategorie come lo scambio e la ricreazione facciale, l'editing degli attributi e la rilevazione di falsificazioni.
Questo lavoro presenta un nuovo metodo di campionamento casuale con sostituzione per flussi di dati ponderati, che genera in un'unica passata un campione rappresentativo senza richiedere post-elaborazione, dimostrando formalmente la sua correttezza ed efficienza rispetto agli approcci esistenti.