Vector-field guided constraint-following control for path following of uncertain mechanical systems
该论文提出了一种面向不确定机械系统的矢量场引导约束跟随控制方法，能够在动力学层面处理全驱动与欠驱动系统、具有未知界值的异构时变不确定性以及可能自相交的几何路径，从而有效解决路径跟踪问题。
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307 篇论文
A Variational Latent Equilibrium for Learning in Cortex
该论文提出了一种基于能量守恒和极值作用原理的变分潜在平衡框架，通过推导实时误差动力学，将时间连续的反向传播算法转化为生物可实现的局部时空学习规则，从而为大脑的时空深度学习及物理电路实现提供了严谨的理论基础。
Constrained finite-time stabilization by model predictive control: an infinite control horizon framework
本文提出了一种基于无限控制时域的模型预测控制框架，通过用无限时域阶段成本之和替代传统终端代价，在无需终端等式约束或切换策略的情况下，实现了对受约束线性和反馈线性化非线性系统的有限时间稳定化，同时显著扩大了初始可行域并保证了计算可行性。
Embedded Model Predictive Control for EMS-type Maglev Vehicles
本文研究了模型预测控制在高速 EMS 磁悬浮车辆中的应用，通过参数化设计与嵌入式硬件实现，验证了该算法在处理器在环测试中能够鲁棒地稳定高度非线性系统并满足高时速下的乘坐舒适性要求。
Efficient and robust control with spikes that constrain free energy
该论文提出了一种新颖的脉冲控制框架，通过仅在降低内部表示自由能时触发神经元放电，实现了兼具高效稀疏性、优异性能及对外部与内部扰动高度鲁棒性的控制机制，为理解大脑认知及开发神经形态硬件算法提供了新的数学途径。
Lightweight 3D LiDAR-Based UAV Tracking: An Adaptive Extended Kalman Filtering Approach
本文提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的轻量级 3D LiDAR 无人机跟踪系统，通过动态调整噪声协方差矩阵和引入恢复机制，有效解决了稀疏点云数据下的跟踪难题，在 GPS 拒止环境中实现了高精度且鲁棒的相对定位。
Experimental Characterization of Biological Tissue Dielectric Properties through THz Time-Domain Spectroscopy
该研究利用太赫兹时域光谱技术，在 0.1 至 11 THz 频段内对作为人体组织替代品的猪肉皮肤进行了全面的介电特性实验表征，提取了折射率、吸收系数及复介电常数等关键参数，为太赫兹波段体内纳米传感器网络的信道建模提供了重要的扩展频率数据集。
Learning-Augmented Primal-Dual Control Design for Secondary Frequency Regulation
本文提出了一种学习增强的原对偶控制框架，通过利用神经网络优化控制变量，在严格保证电力系统次级频率调节渐近稳定性与稳态最优性的同时，显著改善了频率最低点、控制能耗等瞬态性能指标。
A Graph-Based Approach to Spectrum Demand Prediction Using Hierarchical Attention Networks
该论文提出了一种名为 HR-GAT 的层次化分辨率图注意力网络模型，利用地理空间数据有效解决空间自相关难题，在五个加拿大主要城市的测试中将其频谱需求预测精度较八种基准模型提升了 21%。
Field Free Novel Architecture for Spintronic Flash Analog to Digital Converter
该论文提出了一种基于垂直自旋轨道力矩磁隧道结（SOT MTJ）的新型无场自旋闪存模数转换器架构，通过利用电压控制磁各向异性（VCMA）和自旋转移力矩（STT）机制，并采用转换组与备用组互换工作的创新设计消除了复位步骤，从而实现了在 476 微瓦功耗下 304.1 MHz 转换速率的 3 位高速低功耗 ADC。
A Survey on Cloud-Based 6G Deployments: Current Solutions, Future Directions and Open Challenges
本文提出了一种涵盖部署架构、资源管理、多租户隔离及经济模型四个维度的分类法，系统综述了基于云的 6G 部署现状，深入分析了安全、扩展性、性能等关键挑战，评估了主流云厂商的部署策略，并展望了 AI 编排与无服务器网络等未来趋势及待解决的开放性问题。
Dynamic Average Consensus with Privacy Guarantees and Its Application to Battery Energy Storage Systems
该论文提出了一种通过初始化阶段交换随机频率正弦信号生成掩蔽信号，从而在确保收敛性的同时防止外部窃听者推断参考信号及其导数的隐私保护动态平均共识算法，并验证了其在电池储能系统荷电状态平衡中的实际应用效果。
NanoBench: A Multi-Task Benchmark Dataset for Nano-Quadrotor System Identification, Control, and State Estimation
本文介绍了 NanoBench，这是一个基于 Crazyflie 2.1 微型四旋翼飞行器采集的开源多任务基准数据集，通过提供包含执行器指令、控制器内部状态及估计器输出的高精度同步数据，填补了现有基准在纳米级飞行器系统辨识、控制与状态估计研究中的空白。
AI-Enabled Data-driven Intelligence for Spectrum Demand Estimation
该论文提出了一种利用人工智能和机器学习技术，结合站点许可与众包数据代理来准确预测频谱需求的数据驱动方法，并在加拿大五个主要城市验证了其高达 0.89 的拟合优度，从而为频谱监管者优化资源分配和政策制定提供了有效支持。
Emergency Locator Transmitters in the Era of More Electric Aircraft: A Comprehensive Review of Energy, Integration and Safety Challenges
本文综述了“多电飞机”（MEA）范式下应急定位发射机（ELT）在能源管理、系统集成及电磁兼容等方面面临的关键挑战，并探讨了其在新一代搜救服务中的技术演进、认证路径及未来研究方向。
Towards Flexible Spectrum Access: Data-Driven Insights into Spectrum Demand
该论文提出了一种结合地理空间分析与机器学习的驱动方法，通过加拿大城市案例研究成功预测了频谱需求的空间变化及其关键驱动因素，为 6G 网络灵活频谱接入政策的制定提供了数据支撑。
On the Width Scaling of Neural Optimizers Under Matrix Operator Norms I: Row/Column Normalization and Hyperparameter Transfer
该论文通过引入具有层可组合性的均值归一化算子范数，将 AdamW 和 Muon 等优化器统一为矩阵算子范数下的最速下降法，从而提出了能实现宽度无关平滑度保证及跨宽度超参数迁移的 MOGA 优化器，并在 GPT-2 和 LLaMA 的大规模预训练中展现出比 Muon 更优的效率与稳定性。
Cost-Driven Representation Learning for Linear Quadratic Gaussian Control: Part I
该论文研究了通过直接预测多步成本而非观测或动作来学习潜在状态表示的方法，并针对有限时变线性二次高斯（LQG）控制问题，首次建立了该成本驱动方法能够找到近优状态表示函数和近优控制器的有限样本理论保证。
Utility Theory based Cognitive Modeling in the Application of Robotics: A Survey
本文综述了基于效用理论的认知建模在机器人领域的应用，探讨了从行为基机器人到价值系统的演进、其在单/多智能体及人机交互中的作用，并提出了未来的研究方向与开放性问题。
Home Energy Management under Tiered Peak Power Charges
该论文提出了一种基于模型预测控制的家庭能源管理策略，通过在每个时间步求解小规模混合整数线性规划来优化电池充放电，在挪威特隆赫姆的实际数据测试中，该策略将电费成本降低至理论最优值的 1.7% 以内。