Cutting the Cord: System Architecture for Low-Cost, GPU-Accelerated Bimanual Mobile Manipulation

本文介绍了一种基于开源 XLeRobot 构建、成本低于 1300 美元的双臂移动操作机器人平台,其通过优化的机械结构、隔离电机干扰的三总线供电拓扑以及搭载 NVIDIA Jetson Orin Nano 的嵌入式自主系统,实现了无需外部依赖的遥操作、SLAM 导航及视觉驱动操作。

Artemis Shaw, Chen Liu, Justin Costa, Rane Gray, Alina Skowronek, Kevin Diaz, Nam Bui, Nikolaus CorrellWed, 11 Ma💻 cs

High-Slip-Ratio Control for Peak Tire-Road Friction Estimation Using Automated Vehicles

本文提出了一种利用自动驾驶车辆在空载工况下主动激发高滑移率以估算峰值轮胎 - 路面摩擦系数的控制框架,通过结合简化的魔术公式模型、考虑安全约束的最优控制策略及基于分箱的统计投影方法,实现了在保障行车安全的同时对路面摩擦特性进行高精度、可扩展的评估。

Zhaohui Liang, Hang Zhou, Heye Huanh, Xiaopeng LiWed, 11 Ma💻 cs

Provably Safe Trajectory Generation for Manipulators Under Motion and Environmental Uncertainties

该论文提出了一种结合深度随机 Koopman 算子模型、分层验证机制(并行物理仿真与 SOS 规划)及模型预测路径积分控制器的新型风险约束运动规划框架,旨在为运动和环境不确定性下的机械臂在复杂非凸环境中生成具备形式化碰撞风险保证的安全高效轨迹。

Fei Meng, Zijiang Yang, Xinyu Mao, Haobo Liang, Max Q. -H. MengWed, 11 Ma💻 cs

From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking

该研究通过对谷歌反向图片搜索的系统审计发现,在视觉虚假信息核查中,辟谣内容在搜索结果中的占比不足 30%,且常因无关信息和重复谣言的干扰而面临可见性挑战,揭示了算法作为信息守门人在视觉领域可能加剧而非缓解虚假信息传播的机制。

Cong Lin, Yifei Chen, Jiangyue Chen, Yingdan Lu, Yilang Peng, Cuihua ShenWed, 11 Ma💻 cs

AgenticCyOps: Securing Multi-Agentic AI Integration in Enterprise Cyber Operations

本文提出了 AgenticCyOps 框架,通过系统性分解多智能体系统的攻击面、确立工具编排与内存管理为核心信任边界,并制定五项防御原则,为符合主流合规标准的 enterprise 级安全运营中心(SOC)工作流提供了纵深防御架构,显著降低了可被利用的信任边界。

Shaswata Mitra, Raj Patel, Sudip Mittal, Md Rayhanur Rahman, Shahram RahimiWed, 11 Ma💻 cs

Transformer-Based Multi-Region Segmentation and Radiomic Analysis of HR-pQCT Imaging

该研究首次提出基于 SegFormer 变换器的全自动框架,对 HR-pQCT 图像进行多区域(包括骨骼及皮肤、肌腱、脂肪等软组织)分割并提取放射组学特征,结果表明利用软组织特征进行骨质疏松分类的效能优于传统骨参数模型,显著提升了诊断准确性。

Mohseu Rashid Subah, Mohammed Abdul Gani Zilani, Thomas L. Nickolas, Matthew R. Allen, Stuart J. Warden, Rachel K. SurowiecWed, 11 Ma💻 cs

Agentic AI as a Network Control-Plane Intelligence Layer for Federated Learning over 6G

该论文提出了一种基于智能体(Agentic AI)的 6G 网络控制平面智能层,通过整合检索、规划、编码与评估等专用智能体,将联邦学习视为学习与网络管理的联合任务,从而在动态网络条件下实现高效的客户端选择、资源调度及自适应训练。

Loc X. Nguyen, Ji Su Yoon, Huy Q. Le, Yu Qiao, Avi Deb Raha, Eui-Nam Huh, Nguyen H. Tran, Choong Seon HongWed, 11 Ma💻 cs