8464 papers
Dit artikel presenteert drie communicatie-efficiënte, gedistribueerde algoritmen voor het oplossen van het kwantiseringsprobleem van het gemiddelde in open multi-agent systemen met dynamische verbindingen en verwerkingstijdvertragingen, waarbij de correctheid en eindige convergentie worden aangetoond via nieuwe topologische voorwaarden.
In dit paper introduceren de auteurs het concept van stapautomata en stap-Turingmachines als een natuurlijke uitbreiding van traditionele automata en Turingmachines die het uitvoeren van een stap van atomaire acties mogelijk maakt zonder partiële ordening.
Dit artikel presenteert een systematisch raamwerk voor het berekenen van formeel gegarandeerde foutgrenzen voor de trajectvolging van autonome helikopters met behulp van Robuust Positief Invariante (RPI) sets, waarbij drie regelaararchitecturen worden vergeleken op conservatisme en prestaties.
Dit paper introduceert WhispEar, een bidirectioneel framework dat schaalbare pseudo-parallelle fluisterdata genereert via een N2W-model om de conversie van fluister- naar normaal spraak te verbeteren, ondersteund door het grootste tweetalige corpus tot nu toe.
Dit artikel introduceert het S2S-FDD-framework, dat hoogdimensionale industriële tijdsreeksdata omzet in natuurlijke taal om met behulp van grote taalmodellen uitlegbare zero-shot foutdiagnose mogelijk te maken en zo de beperkingen van traditionele modellen te overwinnen.
Dit paper beschrijft het ontwerp, de krachtrendering en de evaluatie van een nieuw herconfigureerbaar haptisch interface dat via een modulair kabelsysteem met hybride motor-remsystemen zowel actieve krachten tot 6 N als passieve botsingskrachten tot 186 N kan simuleren in flexibele configuraties.
Speed3R is een nieuw, doeltreffend 3D-reconstructiemodel dat de kwadratische complexiteit van bestaande methoden overwint door een dual-branch-attentiemechanisme te gebruiken dat zich richt op de meest informatieve beeldtokens, waardoor een 12,4-voudige versnelling van de inferentie wordt bereikt met slechts een minimale afname in geometrische nauwkeurigheid.
Dit paper introduceert "See & Switch", een interactief robot-programmeerframework dat visuele feedback gebruikt om conditionele taakbomen dynamisch te vertakken en afwijkende situaties te detecteren, waardoor robuust en intuïtief leren door demonstratie voor complexe manipulatie taken mogelijk wordt.
Het paper introduceert ImageEdit-R1, een multi-agent framework dat versterkt leren gebruikt om gespecialiseerde agents te coördineren voor het uitvoeren van complexe en contextbewuste beeldbewerkingen die beter presteren dan bestaande monolithische modellen.
Dit paper introduceert CinemaWorld, een generatief augmented reality-systeem dat met behulp van multimodale LLM's en generatieve AI 2D-filmsynchroniseert met automatisch gegenereerde 3D-inhoud in de fysieke omgeving van de kijker, waarmee de filmbeleving en immersie worden verrijkt.
Deze paper introduceert een plug-and-play architectuur die Large Vision-Language Models (LVLMs) en een relationele verliesfunctie gebruikt om de nauwkeurigheid van UAV-geolocalisatie door satellietbeelden te verbeteren via expliciete visueel-semantische correlaties.
Deze paper introduceert nieuwe, trainingsvrije kwaliteitsmetrieken voor generatieve modellen die werken in de ruimte van discrete visuele tokens in plaats van continue kenmerken, en valideert deze met een uitgebreid benchmarkdataset (VisForm) om een sterkere correlatie met menselijke oordelen te bereiken.
Deze paper introduceert In-Context Reinforcement Learning (ICRL), een schaalbaar en data-efficiënt framework dat grote taalmodellen zonder voorafgaande gesuperviseerde fijne afstemming (SFT) leert externe hulpmiddelen effectief te gebruiken door tijdens het trainingsproces geleidelijk van few-shot naar zero-shot prompting over te schakelen.
Dit paper introduceert een methode om synthetische defectbeelden van hoogspanningsisolatoren te genereren met behulp van multimodale grote taalmodellen, waardoor de prestaties van defectdetectiemodellen aanzienlijk verbeteren in scenario's met beperkte realistische trainingsdata.
Dit artikel bepaalt het minimale aantal stenen dat Alice nodig heeft om Bob te weerhouden van het leegmaken van een vakje in een geometrisch spel met lijnarrangementen, en toont aan dat dit aantal voor lijnen in algemene positie evenredig is met .
Het paper introduceert TALON, een adaptief leerframework dat de beperkingen van bestaande hash-gebaseerde methoden voor on-the-fly categorieontdekking overwint door testtijd-adaptatie en semantische prototype-updates te gebruiken, waardoor het model dynamisch nieuwe kennis kan verwerven zonder last te hebben van categorie-explosie.
Hoewel het onderzoek concludeert dat LLM-gebaseerde relevantieoordelen het potentieel hebben om de beperkingen van embedding-achtige systemen te overwinnen door kortzichtigheid te doorbreken, kan dit voordeel niet worden aangetoond met standaard annotatiegegevens omdat deze zelf ook last hebben van dezelfde kortzichtigheid.
Dit paper introduceert een geavanceerde Model Predictive Control-methode die een evenwicht creëert tussen de wendbaarheid van aardobservatiesatellieten en de rekenkracht, door de prestaties van niet-lineaire MPC te combineren met de rekenkundige eenvoud van lineaire MPC.
Dit artikel introduceert M-ABD, een schaalbaar en robuust raamwerk voor het simuleren van grote gearticuleerde systemen dat door het gebruik van lineaire kinematische mapping en een co-rotatiebenadering interactieve snelheden en grote tijdstappen mogelijk maakt op één CPU-kern.
Dit artikel introduceert MRDrive, een open-source gemengde-realiteit-simulatiesysteem dat onderzoekers in staat stelt in-vehicle interfaces te evalueren door een echte voertuigcabine te combineren met een volledig virtueel rijomgeving, waardoor zowel ecologische validiteit als experimentele controle worden geboden.