9 Ekim tarihli ön baskı, Fransa’daki CRISMAT/CNRS araştırmacılarının da katılımıyla alaşımın atomik karışımını ve düşük sıcaklıktaki manyetik özelliklerini inceliyor.
Rennes’deki CNRS IRISA bağlantılı yazarlar, sentetik ağ deneylerinde gürültülü eğitim grafiğinin ters difüzyonla geri kurulabildiğini ve standart örneklem ölçütlerinin bunu kaçırabildiğini bildiriyor.
Michigan Tech araştırması, iki karlı yol veri kümesinde kar şiddeti arttıkça LiDAR araç tespit doğruluğunun da yükseldiğini buldu. Yazarlar bu beklenmedik ilişkiyi karın nesne noktalarını ve yüzey geometrisini değiştirmesiyle açıklayan etkenlerin karışmasına bağlıyor.
Kaynak: arXiv, Beyond the Snowflakes: Disentangling Weather Effects from Confounding Meta-Factors in LiDAR Object Detection (arXiv:2610.13891)
Oslo Üniversitesi bağlantılı bir arXiv ön baskısı, sinir ağlarının ürettiği temsillerin topolojik karmaşıklığını mimari boyutlarla ilişkilendiren yapıcı sınırlar sunuyor.
Ohio State ve Wisconsin–Madison araştırmacıları, mekânsal verilerde Gauss süreçleri için seyrek ve amortize bir varyasyonel çıkarım yöntemi sundu. NOAA’nın Arktik deniz buzu gözlemlerindeki örnekte model, 21.855 kayıt için 1.398 varyasyon parametresi kullandı.
Georgia Tech araştırmacılarının Splat2Act sistemi, iç mekânı telefonla tarayıp dijital ikiz oluşturuyor ve simülasyonda üretilen örneklerle robotun nesne alma politikasını mekâna göre uyarlıyor. Makale, bir robot kolunda görev başarısını test etti.
Kaynak: arXiv, Splat2Act: From Captured Scenes to Personalized VLA Manipulation (arXiv:2610.13945)
NYU Abu Dhabi bağlantılı araştırmacılar, modellerin ürettiği kuantum yazılımı testlerinin doğru ve hatalı çözümleri ayırıp ayıramadığını inceleyen bir çerçeve sundu.
Fransa’daki araştırmacılar, robotun görev sırasında nesneleri nasıl konumlandırıp ilişkilendirdiğini izleyen bir arıza tespit yöntemi sundu. Çalışma, yöntemi mevcut bir kıyaslama ve iki görevli yeni bir veri kümesinde değerlendirdi.
Kaynak: arXiv, Robot-WATCHDOG: failure detection through object-centric graph representation (arXiv:2610.13403)
Rus araştırmacıların 9 Ekim ön baskısı, H–F kenar kimyasının nanoribbon titreşimlerini ve hesaplanan elektronik bant aralığını nasıl etkilediğini modelliyor.
Google Analytics, izin verirseniz ziyaretleri ve site etkileşimlerini çerezler kullanarak ölçebilir. Tercihinizi daha sonra değiştirebilirsiniz.
Ölçüm kapsamı ve gizlilik
Google Analytics ölçümleri yalnız izin verirseniz başlar. İzin sonrasında otomatik ölçüm kaydırmaları, dış bağlantı tıklamalarını, indirmeleri, video etkileşimlerini, site aramalarını ve temel form etkileşimlerini kapsayabilir; arama terimleri URL parametrelerinden algılanabilir. Bu sitenin kendi kodu form alanı değerlerini göndermez; otomatik ölçümde e-posta redaksiyonu en iyi çabadır, garanti değildir. Özel sayfa görüntüleme olayımız temizlenmiş URL kullanır. İzninizi daha sonra değiştirebilirsiniz. Sayfa açılırken analitik izniniz varsa Analytics yüklendikten sonra LCP, INP ve CLS için sayısal performans ölçümleri de gönderilebilir. İlk veya sonradan verilen izin için bu ölçümler sonraki sayfa yüklemesinde başlar; izni geri almak bu sayfadaki performans raporlarını durdurur. Tercih çerezi altı ay saklanır; reklam ölçümü ve kişiselleştirme kapalıdır.
Tarayıcınız Gizlilik Kontrolü sinyali gönderiyor. Analitik varsayılan olarak kapalıdır; dilerseniz bu tercihi burada açıkça değiştirebilirsiniz.