Adaptive SINDy: Residual Force System Identification Based UAV Disturbance Rejection

本文提出了一种将稀疏非线性动力学识别(SINDy)与递归最小二乘(RLS)自适应控制相结合的新型方法,通过实时辨识并抵消湍流环境中的残余风力干扰,显著提升了 Crazyflie 无人机在复杂动态环境下的轨迹跟踪精度与鲁棒性。

Fawad Mehboob, Amir Atef Habel, Roohan Ahmed Khan, Mikhail Derevianchenko, Clement Fortin, Dzmitry Tsetserukou2026-03-11💻 cs

Computing LL_\infty Hausdorff Distances Under Translations: The Interplay of Dimensionality, Symmetry and Discreteness

该论文通过细粒度复杂性分析,揭示了在计算平移下的 LL_\infty 豪斯多夫距离时,维度、对称性(有向与无向)及离散性(连续与离散)之间复杂的相互作用,并针对连续有向情形提出了不对称的时间复杂度结果、证明了 d=1d=1 时有向与无向变体的条件性分离,以及指出了离散情形在 d3d \le 3 时归约至 3SUM 问题从而限制了基于正交向量假设的下界证明。

Sebastian Angrick, Kevin Buchin, Geri Gokaj, Marvin Künnemann2026-03-11💻 cs

A Decentralized Frontier AI Architecture Based on Personal Instances, Synthetic Data, and Collective Context Synchronization

该论文提出了 H3LIX 去中心化前沿模型架构(DFMA),通过利用本地实例生成合成数据、在共享的集体上下文场中同步上下文信号以及结合能源自适应演化,构建了一种隐私保护、可持续且模仿生物神经网络特性的分布式人工智能系统,从而为 AI 发展提供了一条区别于传统集中式大模型的新路径。

Jacek Małecki, Alexander Mathiesen-Ohman, Katarzyna Tworek2026-03-11💻 cs

Comparative Analysis of Patch Attack on VLM-Based Autonomous Driving Architectures

本文提出了一种基于黑盒优化与语义同质化的系统性框架,在 CARLA 仿真中对比评估了 Dolphins、OmniDrive 和 LeapVAD 三种视觉语言模型架构在物理补丁攻击下的鲁棒性,揭示了当前自动驾驶 VLM 设计存在严重的安全漏洞及独特的架构脆弱性模式。

David Fernandez, Pedram MohajerAnsari, Amir Salarpour, Long Cheng, Abolfazl Razi, Mert D. Pesé2026-03-11💻 cs

TIDE: Text-Informed Dynamic Extrapolation with Step-Aware Temperature Control for Diffusion Transformers

本文提出了 TIDE,一种无需额外训练且无采样开销的文本引导动态外推方法,通过引入文本锚定机制和基于谱进展感知的动态温度控制,有效解决了扩散 Transformer 在高分辨率生成中因注意力稀释导致的结构退化与伪影问题,实现了任意分辨率和长宽比的图像生成。

Yihua Liu, Fanjiang Ye, Bowen Lin, Rongyu Fang, Chengming Zhang2026-03-11💻 cs

FAME: Force-Adaptive RL for Expanding the Manipulation Envelope of a Full-Scale Humanoid

本文提出了名为 FAME 的力自适应强化学习框架,通过结合上肢姿态与双手机械交互力的潜在上下文编码,使全尺寸人形机器人(如 Unitree H12)能够在无需腕部力/力矩传感器的情况下,显著提升在外部力扰动下的站立平衡能力与操作范围。

Niraj Pudasaini, Yutong Zhang, Jensen Lavering, Alessandro Roncone, Nikolaus Correll2026-03-11💻 cs

Integrating Virtual and Augmented Reality into Public Education: Opportunities and Challenges in Language Learning

本文基于两项实证研究,探讨了虚拟现实(VR)和增强现实(AR)在公立教育语言学习中的应用,指出其虽能提升学习动机和情境化体验,但仍面临技术障碍、认知负荷及课程整合等挑战,并提出了优化界面设计、减轻认知负担及加强师资培训等实施策略。

Tanja Kojic, Maurizio Vergari, Giulia-Marielena Benta, Joy Krupinski, Maximilian Warsinke, Sebastian Möller, Jan-Niklas Voigt-Antons2026-03-11💻 cs