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361 artigos

Frequency-Separable Hamiltonian Neural Network for Multi-Timescale Dynamics

Este trabalho apresenta a Frequency-Separable Hamiltonian Neural Network (FS-HNN), uma arquitetura que supera as limitações de redes neurais hamiltonianas convencionais na captura de dinâmicas multiescala ao parametrizar o Hamiltoniano através de múltiplas redes treinadas em diferentes escalas de tempo, resultando em melhorias significativas na extrapolação de longo prazo e na generalização para sistemas de equações diferenciais ordinárias e parciais.

Yaojun Li, Yulong Yang, Christine Allen-BlanchetteMon, 09 Ma🤖 cs.LG

Uncertainty-Aware Adaptive Dynamics For Underwater Vehicle-Manipulator Robots

Este artigo apresenta um novo modelo de dinâmica adaptativa consciente de incertezas para robôs veículo-manipuladores subaquáticos, que utiliza estimativa de horizonte móvel para garantir consistência física e estimar parâmetros em tempo real, demonstrando em experimentos com um BlueROV2 maior precisão e confiabilidade em comparação com modelos de parâmetros fixos.

Edward Morgan, Nenyi K Dadson, Corina BarbalataMon, 09 Ma💻 cs

Efficient Interference Graph Estimation via Concurrent Flooding

Este artigo propõe uma abordagem inovadora para estimar grafos de interferência em redes de sensores sem fio, integrando essa medição à tarefa de inundação concorrente através do controle de potência de transmissão, permitindo assim a obtenção eficiente dessas informações em dispositivos comerciais sem comprometer os recursos de transmissão de dados.

Haifeng Jia, Yichen Wei, Zhan Wang, Jiani Jin, Haorui Li, Yibo PiFri, 13 Ma⚡ eess

Distributed Koopman Learning using Partial Trajectories for Control

Este artigo propõe o DDKL-PT, uma estrutura de aprendizado distribuído baseada em dados que permite a agentes em sistemas multiagentes alcançarem consenso sobre um modelo global de dinâmica utilizando redes neurais profundas no framework de operadores de Koopman, trocando apenas estimativas locais em vez de trajetórias privadas, o que viabiliza o controle preditivo baseado em modelo com alta precisão.

Wenjian Hao, Zehui Lu, Devesh Upadhyay, Shaoshuai MouFri, 13 Ma⚡ eess

Operator Learning for Robust Stabilization of Linear Markov-Jumping Hyperbolic PDEs

Este artigo propõe um método de controle robusto para estabilização de equações diferenciais parciais hiperbólicas com parâmetros de salto de Markov, utilizando operadores neurais para aproximar os kernels de backstepping e garantindo estabilidade exponencial em média quadrática, com aplicação validada em simulações de controle de tráfego em rodovias.

Yihuai Zhang, Jean Auriol, Huan YuFri, 13 Ma⚡ eess

SHIELD: A Host-Independent Framework for Ransomware Detection using Deep Filesystem Features

O artigo apresenta o SHIELD, um framework de detecção de ransomware independente do host que utiliza recursos de nível de sistema de arquivos para identificar e mitigar ameaças de forma segura e em tempo real diretamente no controlador de armazenamento, alcançando alta precisão e limitando significativamente a perda de dados.

Md Raz, Venkata Sai Charan Putrevu, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami, Ramesh KarriFri, 13 Ma⚡ eess

Geometric SSM: LTI State Space Models for Selective Tasks

Este artigo propõe o Geometric SSM, um modelo de espaço de estados que desafia a noção de que a seletividade exige dinâmicas variantes no tempo, demonstrando que sistemas LTI podem alcançar essa capacidade através de princípios de controle geométrico e subespaços invariantes, superando o desempenho do Mamba em tarefas de indução complexas sem sacrificar a eficiência computacional.

Umberto Casti, Giacomo Baggio, Sandro Zampieri, Fabio PasqualettiFri, 13 Ma⚡ eess

Identifying Network Structure of Linear Dynamical Systems: Observability and Edge Misclassification

Este trabalho investiga as limitações na identificação única da estrutura de redes de sistemas lineares dinâmicos a partir de medições parciais, demonstrando que o espaço de redes consistentes está relacionado ao núcleo da matriz de observabilidade e que, ao observar mais de 6% dos nós, cerca de 99% das arestas são corretamente classificadas.

Jaidev Gill, Jing Shuang LiFri, 13 Ma⚡ eess

Online Slip Detection and Friction Coefficient Estimation for Autonomous Racing

Este artigo apresenta uma abordagem leve e baseada em dados de IMU e LiDAR para a detecção online de derrapagem e a estimativa do coeficiente de atrito pneu-estrada em corridas autônomas, eliminando a necessidade de modelos dinâmicos complexos ou grandes conjuntos de dados de treinamento.

Christopher Oeltjen, Carson Sobolewski, Saleh Faghfoorian, Lorant Domokos, Giancarlo Vidal, Sriram Yerramsetty, Ivan RuchkinFri, 13 Ma⚡ eess

Multi-Period Sparse Optimization for Proactive Grid Blackout Diagnosis

Este artigo propõe um método de otimização esparsa multi-período que integra restrições de persistência e formulações de fluxo de potência baseadas em teoria de circuitos para identificar proativamente fontes de falha recorrentes em redes elétricas sob estresse crescente, permitindo diagnósticos escaláveis de vulnerabilidades que previnem apagões.

Qinghua Ma, Reetam Sen Biswas, Denis Osipov, Guannan Qu, Soummya Kar, Shimiao LiFri, 13 Ma⚡ eess

Multi-Target Flexible Angular Emulation for ISAC Base Station Testing Using a Conductive Amplitude and Phase Matrix Setup: Framework and Experimental Validation

Este artigo apresenta um quadro experimental validado que utiliza uma matriz condutiva de amplitude e fase para emular alvos múltiplos com perfis arbitrários de radar em estações base ISAC, superando as limitações de portas dos simuladores de alvo tradicionais e permitindo testes eficazes em modos de transmissão e recepção duplos e divididos.

Chunhui Li, Chengrui Wang, Zhiqiang Yuan, Wei FanFri, 13 Ma⚡ eess

When Semantics Connect the Swarm: LLM-Driven Fuzzy Control for Cooperative Multi-Robot Underwater Coverage

Este artigo apresenta um framework de controle fuzzy guiado por semântica, que integra Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para comprimir observações multimodais em tokens interpretáveis e coordenar múltiplos robôs subaquáticos, permitindo uma cobertura cooperativa robusta e eficiente em ambientes desconhecidos e sem acesso a GPS.

Jingzehua Xu, Weihang Zhang, Yangyang Li, Hongmiaoyi Zhang, Guanwen Xie, Jiwei Tang, Shuai Zhang, Yi LiFri, 13 Ma⚡ eess