Design and Quantitative Evaluation of an Embedded EEG Instrumentation Platform for Real-Time SSVEP Decoding
本文提出并定量评估了一种基于 ESP32-S3 微控制器和 ADS1299 模拟前端的全嵌入式脑电仪平台，该平台实现了 8 通道实时 SSVEP 解码，具备优异的测量完整性（如低噪声、低抖动和高共模抑制比）及 99.17% 的闭环在线解码准确率。
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322 篇论文
LexiSafe: Offline Safe Reinforcement Learning with Lexicographic Safety-Reward Hierarchy
本文提出了名为 LexiSafe 的离线安全强化学习框架，通过引入词典式安全 - 奖励层级结构及单/多成本变体，在理论上保证了样本复杂度与安全性界限，并在实践中有效降低了安全违规风险并提升了任务性能。
Contractor-Expander and Universal Inverse Optimal Positive Nonlinear Control
本文针对正象限内的控制仿射非线性系统，通过引入“收缩器与扩张器”函数及严格控制李雅普诺夫函数，构建了两种通用的逆最优稳定化框架，并给出了适用于正反馈系统的显式通用公式。
The Epistemic Support-Point Filter: Jaynesian Maximum Entropy Meets Popperian Falsification
本文提出并证明了“认识论支持点滤波器”（ESPF）是唯一的最优证据筛选器，它通过在传播阶段应用最大熵原则、在更新阶段应用证伪原则，实现了最小化最坏情况认识论无知，并在高斯极限下退化为卡尔曼滤波。
Data-Driven Successive Linearization for Optimal Voltage Control
本文提出了一种数据驱动的顺序线性化方法，通过围绕最新运行点进行线性化并处理非线性潮流约束，实现了在分布式能源波动下快速收敛且适应性强的高效电压控制。
A neural operator for predicting vibration frequency response curves from limited data
该论文提出了一种结合隐式数值格式的神经算子方法，仅需利用少量数据（如 7% 的带宽）即可训练模型以高精度（99.87%）预测线性单自由度系统的振动频率响应曲线，从而在不依赖物理正则化损失函数的情况下实现了对系统动力学规律的隐式学习并显著提升了工程振动研究的效率。
Over-the-Air Consensus-based Formation Control of Heterogeneous Agents: Communication-Rate and Geometry-Aware Convergence Guarantees
本文针对通过无线多址信道通信的异构智能体编队控制问题，提出了一种利用信道叠加特性计算邻居信号归一化凸组合的过空中共识控制方法，并在时间变化拓扑和未知信道系数下推导了基于通信速率的收敛充分条件及几何感知优化，从而显著减少了所需的正交传输次数。
High-Fidelity Digital Twin Dataset Generation for Inverter-Based Microgrids Under Multi-Scenario Disturbances
本文提出了一种基于 MATLAB/Simulink 电磁暂态模型的高保真数字孪生数据集，该数据集包含十台逆变器分布式发电机的微电网在 11 种运行及扰动场景下的同步三相电压电流等 38 通道高频数据，旨在填补现有公共电力系统数据集在电磁暂态波形、逆变器控制动态及扰动多样性方面的空白，为微电网的代理模型训练、扰动分类及网络物理韧性分析提供基准。
Optimal Control Synthesis of Closed-Loop Recommendation Systems over Social Networks
本文从控制理论视角出发，将社交网络推荐系统设计为状态反馈最优控制问题，通过构建包含对齐、极化惩罚及多样性正则化的性能指标，证明了在满足特定代数谱条件时可实现系统稳定，并揭示了过度奖励参与度可能导致系统失稳的病态行为。
Avoiding Semi-Infinite Programming in Distributionally Robust Control Based on Mean-Variance Metrics
该论文提出了一种基于均值 - 方差度量的分布鲁棒控制新方法，通过引入特定分布距离的惩罚项将半无限规划问题转化为可解的折扣均值 - 方差优化问题，从而在无需处理半无限规划的情况下实现了线性二次调节器框架下的最优控制律求解。
Inverse Learning-Based Output Feedback Control of Nonlinear Systems with Verifiable Guarantees
本文提出了一种基于逆学习的数据驱动输出反馈控制方法，通过核插值识别系统逆模型并结合数据驱动参考选择框架，在满足可验证的数据集充分性条件下，实现了非线性系统的实际输出调节。
Simulation-in-the-Reasoning (SiR): A Conceptual Framework for Empirically Grounded AI in Autonomous Transportation
本文提出了“推理中的模拟”（SiR）这一概念框架，通过将领域专用模拟器嵌入大语言模型的推理循环，把原本基于文本的假设性推理转化为可执行、可证伪的“假设 - 模拟 - 分析”工作流，从而为自动驾驶交通系统构建可信赖且经实证验证的 AI 奠定了理论基础。
Overcoming Visual Clutter in Vision Language Action Models via Concept-Gated Visual Distillation
本文提出了一种无需训练且模型无关的推理框架“概念门控视觉蒸馏”（CGVD），通过指令解析、目标细化及基于傅里叶变换的图像修复技术，有效抑制视觉噪声并保留关键几何信息，从而显著提升了视觉 - 语言 - 动作模型在高度杂乱环境中的操作成功率。
World Model for Battery Degradation Prediction Under Non-Stationary Aging
本文提出了一种基于世界模型的锂离子电池退化预测框架，通过将循环数据编码为潜在状态并学习动态演化来生成未来轨迹，且引入单粒子模型约束显著提升了退化拐点处的预测精度。
Suppressing Acoustomigration and Temperature Rise for High-power Robust Acoustics
该论文提出了一种利用准无限多功能顶层重新定义机械与热边界条件的分层声波（LAW）平台，通过简单的厚单材料覆盖层实现了电 - 热 - 力协同设计，在 2 GHz 以上频率下将温升降低了 70% 并将功率密度阈值提升至 45.61 dBm/mm²，从而有效解决了高功率声波器件中的自加热、热不稳定及声迁移瓶颈。
Quantization Robustness of Monotone Operator Equilibrium Networks
该论文分析了单调算子平衡网络在低精度硬件上的量化鲁棒性，证明了当权重谱扰动小于单调性裕度时收敛性得以保证，并通过实验验证了位宽阈值及量化感知训练在恢复四比特收敛性方面的有效性。
Propagation and Rate-Aware Cell Switching Optimization in HAPS-Assisted Wireless Networks
本文针对高空中继平台（HAPS）辅助的无线网络，通过引入建筑穿透损耗等真实传播效应并重构多目标优化框架，提出了结合加权求和法与ε约束法的速率感知小区切换策略，在降低能耗的同时显著减少了用户断连与数据速率下降问题，并通过仿真与真实网络 emulation 验证了其在 6G 可持续发展目标下的有效性。
Distributed State Estimation of Discrete-Time LTI Systems via Jordan Canonical Representation
本文提出了一种基于系统矩阵若尔当标准型的分布式状态估计方案，通过结合局部观测器与一致性策略，推导了保证离散时间线性时不变系统渐近收敛的充要条件，并实现了比现有工作更宽松的求解条件与更灵活的耦合增益选择。
Dynamic Modeling and Attitude Control of a Reaction-Wheel-Based Low-Gravity Bipedal Hopper
本文提出了一种利用内部反作用轮进行姿态控制的欠驱动双足跳跃机器人，通过建立陀螺仪动力学模型并在月球重力环境下进行 MuJoCo 仿真，验证了该方法能有效抑制飞行过程中的姿态偏差并确保在崎岖地形的稳定着陆。
Parallel-in-Time Nonlinear Optimal Control via GPU-native Sequential Convex Programming
本文提出了一种基于 GPU 原生架构的并行时间非线性最优控制框架，通过结合序贯凸规划与一致性交替方向乘子法，将优化时域解耦为独立并行子问题，在消除内存传输开销的同时实现了超过 100Hz 的规划频率，并在 quadrotor 和火星动力下降任务中相比高性能 CPU 基线提升了 4 倍吞吐量并降低了 51% 能耗。