8731 papers
Dit paper introduceert een tweeledig mens-robot samenwerkingssysteem dat onzekerheid vermindert door middel van actieve communicatie en intentie-inferentie, wat resulteert in aanzienlijke reducties in interactiekosten en uitvoeringstijd in zowel simulatie als echte UAV-deployments.
Dit artikel presenteert een hiërarchisch model voor kwantum-annealing dat de optimalisatie van de energieverdeling in grootschalige huishoudelijke microgrids met waterstofopslag versnelt en effectiever maakt naarmate het aantal aangesloten huishoudens toeneemt.
Dit artikel introduceert een nieuw raamwerk voor droneplanning dat, door middel van een neuro-symbolische boomstructuur en grote taalmodellen, de samenwerking tussen mens en AI optimaliseert via actieve, gerichte informatievragen in plaats van controle-overname, wat leidt tot een hogere succesratio en minder menselijke interactie bij complexe zoek- en reddingsmissies.
Deze paper presenteert een geïntegreerd besturingskader voor luchtmanipulatie dat een fysisch blade-elementmodel combineert met een leer-gebaseerde schatter voor restkrachten, waardoor robuuste trajectvolging en muurcontact mogelijk wordt in complexe windomgevingen.
Dit artikel beschrijft de implementatie van een nieuw, op een strikte tijddomein-methodologie gebaseerd fase-ruisanalysemodule in de open-source QUCS-simulatoren, die empirische modellen vermijdt en geavanceerde gesloten-vorm uitdrukkingen biedt voor het analyseren van gekoppelde oscillatoren onder grote-signalcondities.
Dit paper introduceert VRGaze, het eerste grote dataset voor oogvolging in VR, en GazeShift, een ongesuperviseerde, real-time framework dat nauwkeurige oogvolging mogelijk maakt zonder handmatige labels en met minimale rekeneisen op VR-headsets.
Dit artikel stelt dat het misbruik van AI in het onderwijs niet primair een detectieprobleem is, maar een meetprobleem door verlies van inzicht in het leerproces, en lost dit op met het 'Learning Visibility Framework' dat transparantie en procesinformatie boven surveillance stelt.
Deze paper introduceert een trainingsvrije methode voor tijdelijke objecttracking in laparoscopische chirurgievideo's die vooraf getrainde tekst-naar-beelddiffusiemodellen gebruikt om kritieke anatomische structuren en instrumenten nauwkeurig te lokaliseren en te volgen zonder kostbare pixel-annotaties.
Dit onderzoek analyseert de non-verbale interacties van neurotypische en autistische kinderen met antropomorfe agenten in open-ended taken om inzicht te krijgen in hun gedrag en repetitieve bewegingen voor de ontwikkeling van inclusieve sociale systemen.
Dit artikel overbrugt de kloof tussen dynamisch programmeren en versterkend leren door een gedeterminiseerde versie van versterkend leren te ontwikkelen en wiskundig te analyseren om de equivalentie tussen kostenminimalisatie en beloningsmaximalisatie te tonen, terwijl het pleit voor het optimaliseren van de werkelijke kosten in plaats van het gebruik van willekeurige parameters.
Dit artikel introduceert een unificerend, domein-onafhankelijk raamwerk voor het berekenen van de bus-factor door projecten als bipartiete grafen te modelleren, bewijst dat zowel de exacte berekening als de geïntroduceerde robuustheidsgebaseerde maatstaf NP-moeilijk zijn, en presenteert efficiënte lineaire benaderingsalgoritmen die projectrisico's informatiever en stabieler inschatten dan bestaande methoden.
Dit onderzoek toont aan dat opzettelijke misleiding in LLM-agenten een gecontroleerde vaardigheid is die voornamelijk werkt via strategische misleiding in plaats van fabricage, waarbij de motieven van de doelagenten het meest kwetsbaar zijn voor manipulatie.
Dit paper biedt een praktijkgerichte analyse van de Britse Cyber Security and Resilience Bill uit 2025, waarin de uitgebreide reikwijdte, strengere meldingsplichten en zware sancties worden toegelicht, vergeleken met EU-wetgeving, en gekoppeld aan concrete compliance-richtlijnen en zelfbeoordelingsinstrumenten voor organisaties.
SoundWeaver is een trainingsvrij en modelonafhankelijk serversysteem dat de latentie van tekst-naar-audio diffusiemodellen aanzienlijk verlaagt door het generatieproces warm te starten op basis van semantisch vergelijkbare, in cache opgeslagen audiofragmenten, zonder in te leveren op de perceptuele kwaliteit.
Deze paper introduceert een taakbewuste interface die visuele input omzet in een semantisch-geometrische representatie door objecten te segmenteren en te herverven met vooraf gedefinieerde kleuren en dieptedata, waardoor robotbeleid robuuster wordt tegen visuele veranderingen zonder het beleid zelf aan te passen.
Dit artikel is een supplementair document voor het CoPPar Tree-papier dat een gedetailleerd correctheidsbewijs voor de CoPPar-architectuur biedt.
Dit paper introduceert een methode die transfer entropy gebruikt om invloedrijke robotacties te identificeren tijdens mens-robotinteracties, waardoor de ontwerp- en aanpassingsmogelijkheden van robotische systemen worden verbeterd.
Deze paper introduceert SPAD, een structuur- en voortgangsgevoelige diffusiemodel voor medische beeldsegmentatie dat via een progressieve scheduler eerst stabiele morfologische structuren leert en vervolgens pas overgaat op het verfijnen van onzeker grenzen.
Dit artikel presenteert beeldsegmentatie als een visueel testkader voor coalitieformatie in hedonische spellen, waarbij wordt onderzocht hoe een granulariteitsparameter de evenwichtsfragmentatie beïnvloedt en de link legt tussen mechanismeontwerp en de structuur van evenwichten.
Dit paper introduceert een nieuwe methode die het vermogen van LaCAM* benut om een dynamische, lichtgewicht verkeerskaart te construeren tijdens de zoektocht, waardoor de rekenkosten worden verlaagd en de oplossingskwaliteit voor Multi-Agent Path Finding wordt verbeterd ten opzichte van bestaande statische aanpakken.