608 पेपर
यह शोधपत्र SciNet को प्रस्तुत करता है, जो वैज्ञानिक साहित्य की खोज (रिट्रीवल) के लिए एक बड़े पैमाने का, संबंध-जागरूक (रिलेशन-अवेयर) डेटासेट है, जो जटिल विद्वत्तापूर्ण संबंधों को समझने में वर्तमान एआई एजेंटों की सीमाओं को उजागर करता है और इस संबंधात्मक संदर्भ से लैस होने पर उनके प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक क्रॉस-अटेंशन-आधारित बाइपार्टाइट ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (CAtt-BiGNN) प्रस्तावित करता है जो बड़े-विरूपण वाले शीट सामग्री निर्माण सिमुलेशन में नोडल विस्थापन और एलीमेंटल थिनिंग दोनों की सटीक और कुशल भविष्यवाणी करने के लिए मेश नोड्स और एलिमेंट्स के बीच अंतर्निहित युग्मन को सीधे मॉडल करता है।
GeoCycler एक रिवॉर्ड-अलाइन्ड (reward-aligned) 3D डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो विविध साइक्लिक पेप्टाइड टोपोलॉजी के लिए एक एकल जनरेटर को प्रशिक्षित करने हेतु टाइप-गेटेड स्टेयर रिवॉर्ड (type-gated stair reward) और पॉजिटिव-ओनली वेटिंग (positive-only weighting) का उपयोग करता है, जो LNR बेंचमार्क पर मैक्रोसाइक्लाइजेशन व्यवहार्यता (macrocyclization feasibility) प्राप्त करने में इन्फरेंस-टाइम गाइडेंस बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र CADENCE प्रस्तुत करता है, जो एक संभाव्य ढांचा (probabilistic framework) है जो विलुप्त (sparse) क्रॉस-सेक्शनल स्नैपशॉट्स से निरंतर व्यक्तिगत प्रक्षेप पथों (continuous individual trajectories) को अनूठे रूप से पुनर्प्राप्त करता है, जिससे स्थिर संदर्भों (static contexts) के साथ गुप्त गतिकी (latent dynamics) को बांधकर, अनुक्रमिक डेटा की आवश्यकता के बिना घने अनुदैर्ध्य मॉडलों (dense longitudinal models) के तुलनीय पहचान क्षमता और प्रदर्शन प्राप्त किया जाता है।
LiveFigure एक विजन-लैंग्वेज मॉडल्स द्वारा संचालित एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो पावरपॉइंट स्क्रिप्ट्स के माध्यम से पूरी तरह से संपादन योग्य, वेक्टरकृत वैज्ञानिक चित्र उत्पन्न करने के लिए मानव शोधकर्ताओं के बहु-चरणीय वर्कफ़्लो की नकल करता है, जो प्रकाशन की तत्परता और मानवीय प्राथमिकता में मौजूदा बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन मेश-मुक्त ऑपरेटर लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो इस कार्य को एक सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस समस्या के रूप में मानकर विरल मापों (sparse measurements) से पूर्ण प्रवाह क्षेत्रों (flow fields) को पुनर्गठित करने के लिए लैंग्वेज मॉडल आर्किटेक्चर को अनुकूलित करता है, जो विविध फ्लूइड डायनेमिक्स बेंचमार्क में 10% से भी कम देखे गए डेटा के साथ उच्च सटीकता और दक्षता प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र **प्रोटीन थॉट्स (Protein Thoughts)** को पेश करता है, जो प्रोटीन-प्रोटीन इंटरेक्शन की खोज के लिए एक व्याख्यात्मक ढांचा है जो बाइंडिंग साक्ष्य को चार जैविक संकेतों में विघटित करने वाले एक पारदर्शी वैल्यू फंक्शन को हाइपोथेसिस-गाइडेड ट्री-ऑफ-थॉट्स सर्च और एम्बेडिंग-स्पेस फ्लो मैचिंग के साथ जोड़ता है ताकि अपनी रैंकिंग के लिए यांत्रिक औचित्य प्रदान करते हुए अत्याधुनिक भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त की जा सके।
यह शोध पत्र एक अनुकूलन योग्य मार्केट-मेकिंग आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो एवेलेना-स्टोइकोव फ्रेमवर्क की विश्लेषणात्मक दक्षता को बनाए रखते हुए, बाजार की गतिशीलता को ट्रेडिंग लक्ष्य से अलग करके, बदलते बाजार परिदृश्यों और ट्रेडिंग उद्देश्यों के अनुसार गतिशील रूप से समायोजित होने के लिए एक सक्सेसर मेजर-शैली तंत्र पेश करता है।
यह शोध पत्र एक संभाव्य भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो बिना ओवरफिटिंग या रेगुलेराइजेशन के, शोर युक्त संरचनात्मक प्रतिक्रिया डेटा से एरोडायनामिक भार को सटीक रूप से पुनर्निर्मित करता है, जो मॉडल सत्यापन और संरचनात्मक क्षति पूर्वानुमान जैसे अनुप्रयोगों के लिए ग्रेट बेल्ट ईस्ट ब्रिज पर अपनी प्रभावकारिता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र Sig-Graph GAN को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क है जो उच्च गुणवत्ता वाले सिंथेटिक वित्तीय समय श्रृंखला डेटा उत्पन्न करने के लिए टेम्पोरल (सामयिक) और ज्यामितीय पैटर्न को प्रभावी ढंग से कैप्चर करने हेतु विज़िबिलिटी ग्राफ्स के माध्यम से प्राप्त एलएसटीएम (LSTM) नेटवर्क और टाइम-सीरीज़ सिग्नेचर को संयोजित करता है।