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Adaptive Tracking Control of Euler-Lagrange Systems with Time-Varying State and Input Constraints

Este artigo apresenta um quadro de controle adaptativo para sistemas de Euler-Lagrange que garante o cumprimento de restrições de estado e entrada variantes no tempo, na presença de incertezas e perturbações, através da integração de uma função de Lyapunov de barreira variante no tempo com uma lei de controle saturada e uma condição de viabilidade verificável offline, cuja eficácia foi validada experimentalmente em um modelo de helicóptero de 2 graus de liberdade.

Poulomee Ghosh, Shubhendu Bhasin2026-03-10💻 cs

Human-AI Divergence in Ego-centric Action Recognition under Spatial and Spatiotemporal Manipulations

Este estudo compara o desempenho humano e de IA no reconhecimento de ações em primeira pessoa, revelando que humanos dependem de pistas espaciais críticas e esparsas para identificar ações, enquanto os modelos atuais degradam-se de forma mais gradual, baseando-se excessivamente em contextos e características de baixo nível, o que evidencia uma divergência fundamental na robustez e nos mecanismos de reconhecimento entre ambos.

Sadegh Rahmaniboldaji, Filip Rybansky, Quoc C. Vuong, Anya C. Hurlbert, Frank Guerin, Andrew Gilbert2026-03-10💻 cs

CORE-Acu: Structured Reasoning Traces and Knowledge Graph Safety Verification for Acupuncture Clinical Decision Support

O artigo apresenta o CORE-Acu, um framework neuro-simbólico para suporte à decisão clínica em acupuntura que integra rastreamento de raciocínio estruturado e verificação de segurança baseada em grafos de conhecimento para garantir interpretabilidade e eliminar violações de segurança.

Liuyi Xu, Yun Guo, Ming Chen, Zihan Dun, Yining Qian, An-Yang Lu, Shuang Li, Lijun Liu2026-03-10💻 cs

The coordination between TSO and DSO in the context of energy transition - A review

Este artigo de revisão analisa os esquemas de coordenação entre operadores de sistemas de transmissão e distribuição (TSO e DSO) no contexto da transição energética, avaliando suas classificações, desafios e eficácia na utilização da flexibilidade de recursos energéticos distribuídos para manter o equilíbrio do sistema e evitar congestionamentos.

Hang Nguyen, Koen Kok, Trung Thai Tran, Phuong H. Nguyen2026-03-10💻 cs

Hierarchical Multi-Modal Planning for Fixed-Altitude Sparse Target Search and Sampling

O artigo apresenta o HIMoS, um framework de planejamento hierárquico multi-modal que permite a veículos subaquáticos autônomos realizar buscas e amostragem eficientes de corais em fundo marinho com altitude fixa, superando as limitações energéticas das estratégias tradicionais de cobertura exaustiva e das manobras verticais custosas.

Lingpeng Chen, Yuchen Zheng, Apple Pui-Yi Chui, Junfeng Wu, Ziyang Hong2026-03-10💻 cs

The Complexity of Extending Storylines with Minimum Local Crossing Number

Este artigo investiga a complexidade computacional do problema de estender layouts de histórias com personagens fixos ao inserir novos participantes, minimizando o número local de cruzamentos, e demonstra que o problema é W[1]-duro quando parametrizado pelo número de inserções e personagens ativos, pertence à classe XP em relação ao número de personagens ativos e é FPT quando parametrizado pela soma dos personagens ativos e do número local de cruzamentos.

Alexander Dobler, Siddharth Gupta, Philipp Kindermann, Fabrizio Montecchiani, Martin Nöllenburg2026-03-10💻 cs

ERASE -- A Real-World Aligned Benchmark for Unlearning in Recommender Systems

O artigo apresenta o ERASE, um benchmark em larga escala e alinhado com cenários reais para avaliar o aprendizado de máquina em sistemas de recomendação, demonstrando que, embora métodos aproximados possam igualar o re-treinamento em alguns casos, a robustez varia significativamente entre abordagens e arquiteturas, especialmente sob unlearning sequencial.

Pierre Lubitzsch, Maarten de Rijke, Sebastian Schelter2026-03-10💻 cs

PhaForce: Phase-Scheduled Visual-Force Policy Learning with Slow Planning and Fast Correction for Contact-Rich Manipulation

O artigo apresenta o PhaForce, uma política de aprendizado visuoforce baseada em agendamento de fases que combina um planejador lento e um corretor rápido para coordenar planejamento de alto nível e correções em tempo real, alcançando desempenho superior em tarefas de manipulação rica em contato.

Mingxin Wang, Zhirun Yue, Renhao Lu, Yizhe Li, Zihan Wang, Guoping Pan, Kangkang Dong, Jun Cheng, Yi Cheng, Houde Liu2026-03-10💻 cs

Local-Global Prompt Learning via Sparse Optimal Transport

O artigo apresenta o SOT-GLP, um método de aprendizado de prompts que combina alinhamento global e local utilizando transporte ótimo esparso para particionar regiões visuais salientes entre prompts específicos de classe, alcançando desempenho superior em classificação com poucos exemplos e detecção de dados fora de distribuição ao preservar a geometria nativa do modelo CLIP.

Deniz Kizaro\u{g}lu, Ülku Tuncer Küçüktas, Emre Çakmakyurdu, Alptekin Temizel2026-03-10💻 cs

Eigenvalue Patterns and Participation Analysis of Symmetric Renewable Energy Power Systems

Este artigo investiga padrões de autovalores e fatores de participação em sistemas de energia renovável simétricos, propondo conceitos como simetria ideal, quase e em grupo, além de um novo fator de participação de grupo, para simplificar a análise de estabilidade e otimização em grandes redes com recursos baseados em inversores.

Yao Qin, Yitong Li, Wei Wang, Shaoze Zhou, Zheng Wei, Jinjun Liu2026-03-10💻 cs

Δ\DeltaVLA: Prior-Guided Vision-Language-Action Models via World Knowledge Variation

O artigo apresenta o Δ\DeltaVLA, um modelo de Visão-Linguagem-Ação que supera as abordagens preditivas tradicionais ao gerar ações baseadas na variação do conhecimento do mundo em relação a um prior explícito, utilizando um extrator de prior, quantização latente e atenção condicional para alcançar desempenho superior e maior eficiência em tarefas robóticas.

Yijie Zhu, Jie He, Rui Shao, Kaishen Yuan, Tao Tan, Xiaochen Yuan, Zitong Yu2026-03-10💻 cs

Diffusion-Based Data Augmentation for Image Recognition: A Systematic Analysis and Evaluation

Este trabalho apresenta o UniDiffDA, um quadro analítico unificado que decompõe métodos de aumento de dados baseados em difusão em três componentes principais, permitindo uma avaliação sistemática e justa de suas estratégias em tarefas de classificação com poucos dados, além de oferecer insights práticos e garantir reprodutibilidade através da reimplantação de todos os métodos em uma base de código comum.

Zekun Li, Yinghuan Shi, Yang Gao, Dong Xu2026-03-10💻 cs

This Looks Distinctly Like That: Grounding Interpretable Recognition in Stiefel Geometry against Neural Collapse

O artigo propõe o framework Adaptive Manifold Prototypes (AMP), que utiliza otimização riemanniana na variedade de Stiefel para representar protótipos de classe como bases ortonormais, mitigando o colapso de protótipos e melhorando simultaneamente a precisão de classificação e a fidelidade causal em tarefas de reconhecimento fino.

Junhao Jia, Jiaqi Wang, Yunyou Liu, Haodong Jing, Yueyi Wu, Xian Wu, Yefeng Zheng2026-03-10💻 cs