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यह शोध पत्र निकट-अवधि के क्वांटम हार्डवेयर पर एटीएम नकदी की मांग का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक डिजिटल क्वांटम रिज़र्वोइर कंप्यूटिंग ढांचे की जांच करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि यह मानक त्रुटि मेट्रिक्स में शास्त्रीय बेंचमार्क से आगे नहीं निकल पाता है, फिर भी यह डायनेमिक टाइम वार्पिंग के माध्यम से टेम्पोरल संरचनाओं को पकड़ने में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र EH-Diff को प्रस्तुत करता है, जो एक इक्विवेरिएंट हाइपरग्राफ डिफ्यूजन मॉडल है जो उच्च-क्रम (high-order) परमाणु अंतःक्रियाओं को कैप्चर करने के लिए पारंपरिक युग्म-आधारित (pairwise) ग्राफ निरूपणों की सीमाओं को दूर करता है ताकि कठोर समरूपता गारंटी के साथ अत्याधुनिक क्रिस्टल संरचना भविष्यवाणी प्राप्त की जा सके।
समुद्र (Samudra) 2 एक उन्नत ऑटोरेग्रेसिव न्यूरल ओशन एमुलेटर है जो वास्तुशिल्प और लॉस-फंक्शन नवाचारों के माध्यम से रिज़ॉल्यूशन और दीर्घकालिक स्थिरता की पिछली सीमाओं को पार करता है, जिससे एक एकल GPU पर रिज़ॉल्यूशन तक उच्च-सटीक, बहु-वर्षीय वैश्विक सिमुलेशन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र 'मार्जिन प्ले' (Margin Play) को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (Multi-Agent Reinforcement Learning) प्रणाली है, जो यह प्रदर्शित करती है कि कैसे विशिष्ट सार्वजनिक नीति शासन, न कि अंतर्निहित समझौते, यह निर्धारित करते हैं कि ब्राजील का आगामी इक्वेटोरियल मार्जिन तेल अन्वेषण मारान्हाओ के अल्पविकसित राज्य के लिए महत्वपूर्ण शुद्ध कल्याण लाभ और कम पर्यावरणीय उत्तरदायित्व उत्पन्न करेगा।
यह शोध पत्र CLIO को प्रस्तुत करता है, जो कैलिब्रेटेड डिफ़रेंस (calibrated deference) में सक्षम एक संज्ञानात्मक एजेंट है, जिसने एक बेहतर जलीय कार्बनिक रेडॉक्स फ्लो बैटरी नेगोलाइट (aqueous organic redox flow battery negolyte) को डिजाइन करने के लिए एक क्लोज्ड-लूप मानव-AI अभियान का सफलतापूर्वक मार्गदर्शन किया, और स्वायत्त रूप से यांत्रिक विफलताओं (mechanistic failures) की पहचान करके और प्रभावी रासायनिक संशोधनों का सुझाव देकर इसे संभव बनाया।
यह शोध पत्र Streami को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, विस्तार योग्य (extensible), GPU-त्वरित लाइब्रेरी है जो पोस्ट-हॉक और इन-सिटू विश्लेषण दोनों के लिए फ्लूइड फ्लो में फील्ड लाइन्स को कुशलतापूर्वक कंप्यूट करने हेतु MPI अनुप्रयोगों के साथ इंटरफेस करती है।
यह शोध पत्र डीप लर्निंग मौसम मॉडलों के लिए एक स्केलेबल, इन्फरेंस-टाइम अनिश्चितता परिमाणीकरण ढांचा प्रस्तुत करता है जो न्यूरल टैनजेंट कर्नेल और एडेप्टिव फीचर डिकम्पोजिशन (ICA या SVD) का लाभ उठाकर चरम घटनाओं के लिए शार्प, सेवेरिटी-स्केलिंग प्रेडिक्शन इंटरवल उत्पन्न करता है, जो बिना किसी मॉडल रिट्रेनिंग के कॉन्फॉर्मल बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डिफरेंशिएबल फाइनाइट एलीमेंट मेथड (DiffFEM), एफडब्ल्यूडी (FWD) इनवर्स विश्लेषण में फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क (PINNs) की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है, क्योंकि यह मल्टीलेयर पेवमेंट सिस्टम में निहित तीक्ष्ण विच्छेदन (sharp discontinuities) और शोर संवेदनशीलता (noise sensitivity) को संभालने में अधिक सटीक, स्थिर और गणनात्मक रूप से कुशल परिणाम प्रदान करता है।
यह शोध पत्र GROSS को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स पाइपलाइन है जो OpenStreetMap इंफ्रास्ट्रक्चर को GTFS शेड्यूल के साथ जोड़कर SUMO के लिए स्केलेबल, टोपोलॉजी-जागरूक जर्मन रेल परिदृश्य उत्पन्न करता है, जो टेलीपोर्टेशन जैसे सिमुलेशन आर्टिफैक्ट्स को काफी कम करता है और विलंब प्रसार (delay propagation) के राष्ट्र-व्यापी विश्लेषण को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र HonestAffinity नामक एक संक्षिप्त 1D प्रेडिक्टर प्रस्तुत करता है जो यह दर्शाता है कि जबकि प्रोटीन एम्बेडिंग्स और पॉकेट मार्कर्स कैनोनिकल स्प्लिट्स पर प्रदर्शन में सुधार करते हैं, वे सख्त नो-लीक बेंचमार्क पर परिणामों को खराब कर देते हैं, जो एक महत्वपूर्ण स्प्लिट-कंडीशन्ड रिवर्सल को प्रकट करता है जिसके लिए विश्वसनीय प्रोटीन-लिगैंड एफिनिटी प्रेडिक्शन हेतु लीक-अवेयर इवैल्यूएशन प्रोटोकॉल की आवश्यकता होती है।