2529 papers
Deze studie toont aan dat fouten in robotgedrag de waargenomen betrouwbaarheid minder sterk schaden dan slips of bevriezingen, en dat succesvolle uitvoeringen direct na een mislukking het vertrouwen volledig kunnen herstellen.
Deze paper sluit de complexiteitskloof voor d-QBF met weinig existentiële variabelen door aan te tonen dat de dubbel-exponentiële tijd afhankelijkheid van het aantal existentiële variabelen optimaal is onder de ETH, terwijl voor het beperkte geval van twee kwantorenblokken een bijna optimale bijna-exponentiële algoritme wordt gepresenteerd.
Dit onderzoek presenteert een kosteneffectief, computer vision-gebaseerd parkeersysteem dat gebruikmaakt van YOLOv8 en inverse perspectiefmapping om vanuit vier camerabewakingen dynamisch beschikbare parkeerplekken te detecteren en deze in een 3D-omgeving weer te geven voor efficiëntere stadsparkeerbeheer.
HeteroFedSyn is het eerste differentieel private framework voor de synthese van tabulardata in horizontale federale omgevingen, dat door middel van drie innovaties voor gedistribueerde marginaalselectie de bruikbaarheid van de gegenereerde data behoudt ondanks heterogene dataverdelingen.
Het paper introduceert NaviNote, een systeem dat blinden en slechtzienden in staat stelt om via spraak nauwkeurige locatieannotaties te maken en te navigeren, wat leidt tot verbeterde oriëntatie en begrip van de omgeving.
Dit onderzoek toont aan dat de invloed van Large Language Models op kritisch denken onder tijdsdruk afhangt van het moment van toegang: vroege of continue toegang verbetert de prestaties bij tijdsgebrek maar verslechtert ze bij voldoende tijd, terwijl onafhankelijk beginnen het tegenovergestelde effect heeft.
HECTOR is een nieuwe generatieve pijplijn die het mogelijk maakt om video's te creëren met fijnmazige, samenstellingsgerichte controle door het combineren van statische en dynamische referenties met expliciete trajectvoorschriften voor individuele objecten.
Dit paper introduceert deZent, een gedecentraliseerde implementatie van z-anonimiteit die privacy in sensornetwerken verbetert door lokale anonimiseringsprocessen te coördineren met behulp van een stochastische telstructuur en een beveiligde som, waardoor de afhankelijkheid van een centraal entiteit wordt verminderd en de communicatie-overhead wordt verlaagd zonder in te leveren op de prestaties.
Dit artikel presenteert Adaptive SINDy, een nieuwe data-gedreven methode die Sparse Identification of Non-Linear Dynamics (SINDy) combineert met adaptieve regeling om UAV's effectief te beschermen tegen turbulente windstoten en zo de trajectvolging te verbeteren zonder crashes.
Dit paper introduceert OptBench, een interactief werkplatform dat onderzoekers en practitioners in staat stelt om query-optimizers voor hybride SQL+AI/ML-werklasten transparant te bouwen, te vergelijken en te visualiseren via een verenigde DuckDB-omgeving.
Dit onderzoek onder 26 kleuters toont aan dat er significante kruissensory correlaties bestaan tussen reuk, aanraking en emotie, en biedt hiermee empirische inzichten en ontwerprichtlijnen voor technologieën die zich richten op de vroege ontwikkeling van zintuiglijke integratie.
Dit artikel onderzoekt de fijnmazige complexiteit van het berekenen van de -Hausdorff-afstand onder translaties en onthult een ingewikkeld samenspel tussen dimensionaliteit, symmetrie en discretisatie, waarbij de auteurs nieuwe bijna-lineaire algoritmen, conditionele ondergrenzen en complexiteitsbarrières voor verschillende varianten (gericht/ongericht, continu/discreet) in diverse dimensies aantonen.
Dit paper introduceert de H3LIX-architectuur, een gedecentraliseerd AI-systeem dat privacy-bewust collectief leren mogelijk maakt via lokale synthetische data en een gedeeld contextveld, terwijl het tegelijkertijd energie-efficiëntie en duurzaamheid bevordert door leeractiviteiten te koppelen aan hernieuwbare energiebronnen.
Dit artikel verkent het ontwerp van door generatieve AI-aangevulde groepsbewustzijnstools om autonome, sociaal gedeelde metacognitie in samenwerking te ondersteunen, en presenteert voorlopige ontwerpprincipes om overmatige afhankelijkheid van AI te voorkomen.
Deze studie onthult dat visueel-taalmodellen voor autonoom rijden, zoals Dolphins, OmniDrive en LeapVAD, ernstig kwetsbaar zijn voor fysieke patch-aanvallen, wat leidt tot aanhoudende fouten en kritieke detectieproblemen in simulaties.
Deze paper introduceert visuele query-segmentatie (VQS) als een nieuw paradigma voor het pixel-precies lokaliseren van objecten in onbewerkte video's, ondersteund door het grote VQS-4K-benchmark en de effectieve VQ-SAM-methode die SAM 2 uitbreidt.
Dit artikel onderzoekt het ontwerp van door GenAI-aangevulde groepsbewustzijnstools die, in plaats van expliciete instructies te geven, visuele data gebruiken om cognitieve conflicten op te wekken en zo autonome zingeving in samenwerking te bevorderen.
Dit paper introduceert PSANE, een raamwerk voor legrobots dat proprioceptieve interactiemetingen gebruikt om via Gaussische processen en multi-objectieve optimalisatie veilig te navigeren en te verkennen in onbekende, vervormbare planetaire omgevingen.
Deze paper presenteert een complete, infrastructuurloze magnetische localisatiesystematiek die het mogelijk maakt voor een lichtgewicht drone om autonoom met centimeterprecisie op een mobiel vierpotig robotplatform te landen en dit te volgen, waardoor de samenwerking tussen lucht- en grondrobots in onbekende omgevingen aanzienlijk wordt verbeterd.
Het MEGC2026-challenge introduceert twee nieuwe taken, namelijk micro-expressie video-vraagbeantwoording (ME-VQA) en langdurige video-vraagbeantwoording (ME-LVQA), om de analyse van micro-expressies met behulp van multimodale grote taalmodellen te bevorderen.