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Este artigo apresenta um modelo analítico de camada MAC para a taxa de recepção de pacotes no modo 2 de sidelink do NR, que explicitamente considera colisões específicas do agendamento persistente semiconstante (SPS) e é validado via simulações ns-3, fornecendo diretrizes para otimizar a confiabilidade em comunicações 6G.
Este artigo propõe uma Rede de Osciladores Acoplados (CON) que, ao garantir estrutura lagrangiana, estabilidade global e mapeamento invertível, permite o controle de alto desempenho de sistemas físicos complexos diretamente no espaço latente utilizando apenas imagens como feedback.
Este artigo analisa a robustez de políticas ótimas em processos de decisão de Markov sob aproximação de modelo baseada na distância de Wasserstein, estabelecendo limites de perda de desempenho e complexidade de amostragem que são particularmente úteis para aprendizado empírico de modelos e distribuições de ruído onde critérios de convergência mais fortes não se aplicam.
Este trabalho demonstra que transformadores, em cenários de aprendizado em contexto, conseguem inferir implicitamente estados ocultos para prever a saída de diversos sistemas dinâmicos com ruído, alcançando desempenho comparável ao Filtro de Kalman, EKF e Filtro de Partículas sem necessidade de atualizações de gradiente ou conhecimento explícito do modelo.
Este trabalho apresenta soluções explícitas para problemas de regulador linear minimax em sistemas positivos de tempo contínuo, utilizando programação dinâmica para lidar com perturbações não negativas e limitadas, além de propor um método de ponto fixo para o horizonte infinito e validar a escalabilidade da abordagem em uma rede de gestão de água.
Este artigo propõe um framework baseado em aprendizado profundo que integra dados históricos de falhas e condições climáticas para avaliar a resiliência de sistemas de energia em nível de evento, validando o método com dados simulados e reais e demonstrando sua utilidade para orientar investimentos direcionados em recursos energéticos distribuídos.
Este artigo apresenta o protocolo DEBT control, que utiliza preços dinâmicos e controle de fluxo para otimizar o roteamento em redes de canais de pagamento, garantindo a convergência para um estado operacional ideal diante de demandas estáveis.
Este artigo propõe uma abordagem de roteamento coordenado que utiliza dados de tráfego em tempo real para redirecionar dinamicamente veículos conectados e automatizados (CAVs) em faixas exclusivas de ônibus, melhorando simultaneamente a pontualidade do transporte público e a eficiência de viagem dos CAVs em ambientes de tráfego misto.
Este estudo apresenta e avalia os algoritmos de Fluxo de Potência e Fluxo de Potência Ótimo Quânticos Adiabáticos (AQPF e AQOPF), que reformulam os problemas de engenharia elétrica como otimizações combinatórias executáveis em máquinas de Ising, demonstrando sua capacidade de reproduzir soluções viáveis e exibir escalabilidade computacional promissora em sistemas de até 1354 barras ao utilizar hardware quântico e annealers digitais.
Este artigo apresenta um quadro unificado baseado na casca de Davis-Wielandt para análise gráfica de estabilidade de sistemas de realimentação lineares e invariantes no tempo com múltiplas entradas e saídas, introduzindo o conceito de gráfico relativo escalado rotacionado (-SRG) como uma representação mista de ganho e fase que fornece o critério de estabilidade menos conservador entre as condições gráficas bidimensionais existentes.
Este artigo apresenta um algoritmo baseado em jogos dinâmicos inversos que utiliza programas lineares inteiros mistos para aprender restrições paramétricas a partir de demonstrações de interações de equilíbrio de Nash local entre múltiplos agentes, garantindo teoricamente a recuperação de aproximações internas dos conjuntos seguros e inseguros para o planejamento de movimentos robusto.
Este trabalho propõe o método ORN-CBF, que utiliza redes neurais condicionadas a observações e uma arquitetura de hiperrede baseada em análise de alcançabilidade de Hamilton-Jacobi para garantir segurança rigorosa e recuperar conjuntos seguros máximos em ambientes parcialmente observáveis, demonstrando superioridade em simulações e experimentos com robôs terrestres e quadricópteros.
Este artigo apresenta o método BOUNDS e o pacote Python pybounds para descobrir movimentos ativos que melhoram a observabilidade em sistemas não lineares, integrados ao Filtro de Kalman de Informação Aumentada (AI-KF) para otimizar a estimativa de variáveis como velocidade e altitude em agentes autônomos, como drones, utilizando dados experimentais em ambientes sem GPS.
Este artigo apresenta um framework híbrido que combina um Modelo de Markov Oculto para inferir estados ocultos de rivais e uma Rede Q Profunda para otimizar a estratégia de energia em corridas de Fórmula 1 de 2026, permitindo a detecção de armadilhas estratégicas como o "counter-harvest" em um ambiente de observabilidade parcial.
O artigo explora como a integração de tecnologias quânticas em dispositivos de borda pode superar as limitações atuais dos sistemas de energia modernos, oferecendo soluções para processamento acelerado, sensoriamento de alta precisão e comunicações seguras, ao mesmo tempo que analisa os desafios e direções futuras dessa convergência.
Este artigo apresenta o CN-CBF, um método de controle baseado em funções de barreira neurais compostas que combina múltiplas redes treinadas via alcançabilidade de Hamilton-Jacobi e uma arquitetura residual para garantir navegação segura e menos conservadora de robôs em ambientes dinâmicos, demonstrando melhorias significativas em simulações e experimentos com hardware.
Este artigo apresenta um Observador Não Linear de Ganho Adaptativo (AGNO) que estima com precisão e robustez os torques e forças de interação humana com UAVs para transporte de cargas, utilizando o modelo dinâmico completo sem a necessidade de sensores adicionais e superando o desempenho do Filtro de Kalman Estendido.
Este artigo propõe formulações de otimização robusta e com restrições probabilísticas que incorporam a flexibilidade dos horários de trabalho para coordenar a carga de veículos elétricos, demonstrando, com base em dados reais do Arizona, que essa abordagem combinada com geração fotovoltaica residencial aumenta significativamente a capacidade de hospedagem de EVs em transformadores de distribuição.
O artigo apresenta o Space-Control, uma solução de co-design hardware-software que preenche a lacuna de segurança na memória desagregada baseada em CXL ao fornecer isolamento de nível de processo com baixo custo de desempenho.
Este tutorial oferece uma revisão crítica da aplicação prática de Funções de Barreira de Controle (CBFs) na segurança robótica, expondo a lacuna entre garantias teóricas e realizações construtivas em sistemas com restrições de entrada, distinguindo entre CBFs candidatas e válidas, e fornecendo diretrizes para garantir segurança real em sistemas que não possuem segurança passiva inerente.