Scaling and Trade-offs in Multi-agent Autonomous Systems
该论文通过大规模多智能体仿真，利用量纲分析和数据缩放技术揭示了无人机集群在多种任务场景下的性能标度律与成败边界，从而实现了在平台参数、算法选择及集群规模之间的高效权衡与优化。
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322 篇论文
A Control-Theoretic Foundation for Agentic Systems
该论文通过构建一个将记忆、学习、工具调用及目标描述统一纳入闭环结构的动力学表示，建立了从反应式规则控制到控制目标与架构合成的五级代理层级理论框架，从而为分析嵌入反馈回路中的智能体系统的稳定性、安全性及性能奠定了控制理论基础。
AI-Enhanced Spatial Cellular Traffic Demand Prediction with Contextual Clustering and Error Correction for 5G/6G Planning
本文提出了一种结合上下文感知两阶段划分策略与残差空间误差校正的 AI 框架，通过解决空间自相关导致的泄漏问题，显著提升了 5G/6G 网络规划中细粒度蜂窝流量需求预测的准确性与泛化能力。
Towards Intelligent Spectrum Management: Spectrum Demand Estimation Using Graph Neural Networks
该论文提出了一种基于图注意力网络（HR-GAT）的层级多分辨率模型，利用公开部署数据在细粒度空间尺度上准确估算频谱需求，从而有效降低空间自相关并提升泛化能力，为频谱共享与分配决策提供了可靠支持。
Distributed Stability Certification and Control from Local Data
本文提出了一种基于局部数据的分布式动态算法，使多智能体能够在不共享原始数据的情况下，通过交换局部计算信号协同完成全局系统稳定性认证（Lyapunov 证书）及最优线性二次型调节器（LQR）控制器的设计。
Distributed Safety Critical Control among Uncontrollable Agents using Reconstructed Control Barrier Functions
本文提出了一种基于重构控制障碍函数（CBF）的分布式安全关键控制方法，通过利用分布式自适应观测器获取的状态估计及预设性能自适应参数，有效解决了多智能体系统中因耦合约束和不可控智能体不确定性带来的安全控制难题，并严格保证了系统的安全性。
The potential and viability of V2G for California BEV drivers
该研究利用加州真实电动汽车数据，通过构建用户画像评估车网互动（V2G）策略，发现“日常充电者”最具参与可行性，且 V2G 对电池寿命的影响取决于日历老化敏感性，在高敏感性电池及高荷电状态保持习惯下甚至可能提升容量保持率。
A gripper for flap separation and opening of sealed bags
该论文提出了一种结合主动齿纹滚轮指尖与柔性手指的新型夹持器及操作策略，能够可靠地分离并打开医院中常见的密封无菌袋，从而自动化这一高重复性且易导致肌肉骨骼损伤的护理任务。
Towards Polynomial Immersion of Port-Hamiltonian Systems
本文提出了一种将具有非多项式非线性的端口哈密顿系统浸入到高维多项式表示中的方法，证明了该过程能保持系统的互连几何结构、能量平衡及耗散特性，并结合求和平方优化与无源性控制概念实现了稳定反馈律的设计。
Reference Architecture of a Quantum-Centric Supercomputer
该论文针对当前量子与经典超算系统孤立运作导致的效率瓶颈，提出了一种融合量子、图形及中央处理单元的“以量子为中心”的超算（QCSC）参考架构，并规划了从专用卸载引擎到完全协同设计的三阶段演进路线图，旨在加速量子算法在化学与材料科学等关键领域的应用探索。
Automatic Link Selection in Multi-Channel Multiple Access with Link Failures
本文研究了基于多臂老虎机反馈的多信道多址接入系统中的自动链路选择问题，提出了两种具有不同收敛速度但均具备自适应能力的算法，以在链路失败概率未知的情况下最大化任意凹效用函数的时间平均收益，并分析了单信道特例及非自适应方案。
Generative Predictive Control: Flow Matching Policies for Dynamic and Difficult-to-Demonstrate Tasks
该论文提出了“生成式预测控制”框架，通过利用采样式预测控制与生成建模之间的紧密联系，解决了现有生成式控制策略依赖专家演示且难以应对快速动态任务的局限，实现了基于模拟数据训练、支持高频反馈且具备时间一致性的流匹配策略。
Whole-Body Model-Predictive Control of Legged Robots with MuJoCo
该论文展示了结合 MuJoCo 动力学与有限差分导数的迭代 LQR（iLQR）算法，能够以极简方式在真实世界中实现四足及人形机器人的全身模型预测控制，并成功应用于多种动态运动任务，从而降低了相关研究的门槛。
VISKY: Virtual Inertia Skyhook Control for Semi-Active Suspension Systems Using Magnetorheological Dampers
本文提出了一种基于磁流变阻尼器的虚拟惯性天棚（VISKY）控制器，该算法通过在连续天棚 - 地棚阻尼基准上引入簧上和簧下质量的加速度反馈，在无需增加物理硬件的情况下等效生成虚拟惯性矩阵，从而显著提升了半主动悬架在车轮跳动模态下的性能，同时保持了低计算开销。
Imperfect Competition in Markets for Short-Circuit Current Services
本文首次采用短路电流约束的双层模型，揭示了在基于逆变器资源渗透率提升的背景下，位于优势电气位置的传统同步发电机可能通过操纵价格和延长运行时间行使市场力，导致其短路电流服务收入翻倍并损害市场效率，从而强调了设计有效市场机制以缓解此类问题的必要性。
MARLIN: Multi-Agent Reinforcement Learning with Murmuration Intelligence and LLM Guidance for Reservoir Management
该论文提出了名为 MARLIN 的去中心化水库管理框架，该框架通过融合受椋鸟群聚启发的多智能体强化学习与大语言模型引导，有效解决了气候变化背景下互联水库网络中的级联不确定性问题，显著提升了洪水响应速度与计算效率。
ROSflight 2.0: Lean ROS 2-Based Autopilot for Unmanned Aerial Vehicles
本文介绍了 ROSflight 2.0，这是一个专为研究人员设计的基于 ROS 2 的轻量级开源无人机飞控生态系统，通过架构升级、硬件支持和仿真环境优化，显著提升了模块化与易用性，并验证了其在 400 Hz 频率下通过串行连接于机载计算机闭环控制多旋翼无人机的能力。
ROSplane 2.0: A Fixed-Wing Autopilot for Research
ROSplane 2.0 是一款专为研究人员设计的基于 ROS 2 的轻量化开源固定翼无人机自主系统，通过提供清晰的接口、模块化架构及无需昂贵工具的气动建模流程，显著降低了研究门槛并加速了从仿真到实机的实验迭代。
A Digital Pheromone-Based Approach for In-Control/Out-of-Control Classification
本文提出了一种受蚁群行为启发的数字信息素方法，通过综合基础评分、威胁评分和环境评分来实时分类工业薯条油炸过程中的受控与失控状态，并预测即将发生的维护需求。
Data-Driven Estimation of Quadrotor Motor Efficiency via Residual Minimization
本文提出了一种基于残差最小化的数据驱动框架，通过结合滑动窗口策略、迭代重加权最小二乘法及内点法，实现了对四旋翼飞行器电机效率的在线鲁棒估计，有效支持故障检测、健康监测及预测性维护等应用。