323 papers
Dit artikel presenteert een embedded EEG-platform op basis van een ESP32-S3 en ADS1299 dat real-time SSVEP-decodering volledig on-device uitvoert en wordt ondersteund door een uitgebreide kwantitatieve validatie van de meetkwaliteit en een online beslissingsnauwkeurigheid van 99,17%.
Het artikel introduceert LexiSafe, een nieuw offline veiligheidsversterkingsleerframework dat een lexicografische hiërarchie tussen veiligheid en beloning hanteert om veiligheidsdrift te voorkomen en theoretisch onderbouwde prestaties te garanderen voor veiligheidskritieke cyberfysische systemen.
Dit artikel introduceert twee nieuwe methodologische kaders voor het afleiden van inverse optimale stabilisatieregelaars voor niet-lineaire systemen in het positieve orthant met positieve besturingen, waarbij gebruik wordt gemaakt van specifieke 'contractor- en expander-functies' om de beperkingen van conventionele symmetrische kostenfuncties te overwinnen.
Dit artikel introduceert en bewijst de optimaliteit van de Epistemische Ondersteuningspunt-filter (ESPF), een uniek filter dat Jaynes' maximum-entropieprincipe voor propagatie combineert met Popperiaanse falsificatie voor updates om de ergste-case epistemische onwetendheid te minimaliseren zonder gebruik te maken van a-priori-kansen.
Dit artikel introduceert een datagedreven opeenvolgende linearisatiemethode voor optimale spanningsregeling in netwerken met hernieuwbare energiebronnen, die de beperkingen van vaste lineaire benaderingen overwint door continu te lineariseren rond het meest recente operationele punt en zo snelle convergentie en aanpassing garandeert onder niet-lineaire vermogensvloeibedingen.
Dit artikel introduceert een neurale operator die, zonder expliciete fysische regularisatie, uit beperkte data de volledige trillingsfrequentieresponscurve van een lineair systeem kan voorspellen met een nauwkeurigheid van 99,87%, waardoor het ontwerp- en testproces van engineeringcomponenten aanzienlijk kan worden versneld.
Dit artikel presenteert een consensusgebaseerde formatiebesturingsmethode voor heterogene agents die de superpositie-eigenschap van draadloze kanalen benut om convergentie te garanderen met een aanzienlijk lager communicatieverbruik dan traditionele orthogonale protocollen.
Dit artikel introduceert een hoogwaardige digitale-tweelingdataset voor invertergebaseerde microgrids, die gesynchroniseerde elektromagnetische transiëntiewaarden bevat onder elf verschillende storings- en bedrijfsscenario's om surrogate-modellen en cyber-fysieke weerbaarheid te trainen en te valideren.
Dit artikel presenteert een controletheoretische aanpak voor het ontwerpen van aanbevelingssystemen in sociale netwerken als een optimaal terugkoppelingsprobleem dat betrokkenheid beloopt en polarisatie straft, waarbij wordt aangetoond dat de juiste wegingen stabiliteit garanderen terwijl een overmatige focus op betrokkenheid tot destabiliserend gedrag kan leiden.
Dit artikel introduceert een methode voor distributie-robuste controle die de noodzaak van semi-oneindige programmering elimineert door het probleem te herformuleren als een gemiddelde-variatie-optimalisatie, wat leidt tot lagere maximale kosten in vergelijking met conventionele methoden.
Dit artikel presenteert een datagedreven outputfeedbackregelaar voor niet-lineaire systemen die praktische outputregulatie bereikt via kernelinterpolatie en een datagedreven referentiekeuze, waarbij een verifieerbare voorwaarde aan het dataset wordt gesteld om de stabiliteit te garanderen.
Dit paper introduceert Simulation-in-the-Reasoning (SiR), een conceptueel kader dat domeinspecifieke simulatoren integreert in de redeneerlus van grote taalmodellen om hypothetisch denken om te zetten in een verifieerbaar workflow voor betrouwbare AI in autonome transportsystemen.
Deze paper introduceert Concept-Gated Visual Distillation (CGVD), een trainingsvrij raamwerk dat de prestaties van Vision-Language-Action-modellen in rommelige omgevingen aanzienlijk verbetert door instructies te analyseren en visuele afleidingen te onderdrukken via Fourier-based inpainting, waardoor de succesratio van 43,0% naar 77,5% stijgt.
Dit artikel introduceert een wereldmodel voor het voorspellen van de degradatie van lithium-ionbatterijen onder niet-stationaire omstandigheden, waarbij het gebruik van een latentetoestand en een geleerde dynamiek de voorspelling van de gezondheidstoestand over de toekomstige cycli significant verbetert ten opzichte van directe regressie, met name wanneer een Single Particle Model-beperking wordt toegepast om de nauwkeurigheid bij de degradatieknie te verhogen.
Deze paper introduceert een gelaagd akoestisch golfplatform (LAW) dat door middel van een quasi-oneindige multifunctionele bovenlaag de mechanische en thermische randvoorwaarden herdefinieert, waardoor voor het eerst gelijktijdig acoustomigratie en temperatuurstijging worden onderdrukt, wat resulteert in een robuustere transducer met een temperatuurstijgingreductie van 70% en een ongekende drempel voor vermogensdichtheid.
Dit artikel analyseert de kwantisatierobuustheid van Monotone Operator Equilibrium Networks en toont aan dat convergentie gegarandeerd blijft zolang de spectrale verstoring kleiner is dan de monotonie-marge, waarbij experimenten op MNIST een overgangspunt bevestigen en kwantisatiebewuste training vier-bits convergentie herstelt.
Deze studie optimaliseert energievriendelijke celswitching in HAPS-gestuurde netwerken door realistische propagatie-effecten te integreren en een meerdoelsoptimalisatieframework te gebruiken dat energiebesparing combineert met verbeterde connectiviteit en data-snelheid, waarbij de resultaten aantonen dat degradatie voor binnenlandse gebruikers aanzienlijk wordt verminderd.
Dit artikel presenteert een nieuw, flexibeler en minder restrictief algoritme voor gedistribueerde toestandschatting van discrete-tijd LTI-systemen, dat gebruikmaakt van de Jordan-canonieke vorm en consensusstrategieën om de asympotische convergentie van lokale schattingen naar de ware systeemtoestand te garanderen.
Dit artikel presenteert een onderactuatief bipedale hopper met een reactiewiel voor attitudebesturing in lage zwaartekracht, waarbij simulaties aantonen dat deze aanpak de vlieghoekafwijking met meer dan 65% reduceert en stabiele landingen mogelijk maakt op onregelmatig extraterrestrisch terrein.
Dit paper introduceert een volledig GPU-native framework voor niet-lineaire optimale controle dat door middel van sequentieel convexe programmering en tijdsdeling de planningssnelheid voor autonome systemen aanzienlijk verhoogt, wat resulteert in een viervoudige doorvoersnelheid en een halvering van het energieverbruik ten opzichte van geoptimaliseerde CPU-baselines.