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608 पेपर

💻 computer science

LineageFlow: Flow Matching for High-Fidelity Family-Aware Protein Sequence Generation

यह शोध पत्र LineageFlow को प्रस्तुत करता है, जो एक डिरिचलेट फ्लो-मैचिंग मॉडल है जो पूर्वज वंश प्रायर्स (ancestral lineage priors) से आरंभ करके और उद्देश्य-निर्देशित सैंपलिंग के लिए एक नवीन रिरोटिंग रणनीति का उपयोग करके जैव-भौतिक रूप से सुसंगत और परिवार-सुसंगत प्रोटीन अनुक्रमों के सृजन को बढ़ाता है, जिससे यह वैधता, संरचनात्मक विश्वास और विविधता में पारंपरिक शोर-आधारित बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Langzhang Liang, Ming Yang, Yi Feng, Junfan Li, Shirui Pan, Yinghui Xu, Tianlei Ying, Yizhen Zheng, Zenglin Xu2026-05-22
💻 computer science

Hybrid Kolmogorov-Arnold Network and XGBoost Framework for Week-Ahead Price Forecasting in Australia's National Electricity Market

यह शोध पत्र ऑस्ट्रेलिया के नेशनल इलेक्ट्रिसिटी मार्केट में एक सप्ताह-अग्रिम बिजली मूल्य पूर्वानुमान के लिए एक हाइब्रिड कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क और XGBoost फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो बाजार की उच्च अस्थिरता और नवीकरणीय ऊर्जा-प्रेरित अनिश्चितता को संभालने के लिए वैश्विक गैररेखीय प्रतिनिधित्व को स्थानीय सुदृढ़ता के साथ प्रभावी ढंग से जोड़कर बेंचमार्क मॉडल की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदर्शित करता है।

Houxuan Zhou, Sriram Prasad, Chenghao Huang, Jiajie Feng, Hao Wang2026-05-22
💻 computer science

Dynamic Hypergraph Representation Learning for Multivariate Time Series without Prior Knowledge

यह शोध पत्र एक नवीन मॉडल का प्रस्ताव करता है जो पूर्व ज्ञान के बिना कम्युनिटी डिटेक्शन और अटेंशन मैकेनिज्म का लाभ उठाकर मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ से डायनेमिक हाइपरग्राफ्स का निर्माण करता है, जिन्हें फिर भविष्यवाणी कार्यों के लिए उच्च-क्रम संबंधों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करने हेतु एक डायनेमिक हाइपरग्राफ अटेंशन कन्वोल्यूशन नेटवर्क (DHACN) द्वारा संसाधित किया जाता है।

Marco Gregnanin, Johannes De Smedt, Giorgio Gnecco, Maurizio Parton2026-05-22
💻 computer science

A Deep Learning Framework for Medium-Term Covariance Forecasting in Multi-Asset Portfolios

यह शोध पत्र एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मल्टी-एसेट पोर्टफोलियो के लिए मध्यम अवधि के कोवेरिएंस पूर्वानुमान (covariance forecasting) में महत्वपूर्ण सुधार करने हेतु 3D CNNs, BiLSTMs और मल्टी-हेड अटेंशन को एकीकृत करता है, जो सटीकता में शास्त्रीय बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन करता है और कम अस्थिरता एवं कम टर्नओवर के माध्यम से मूर्त आर्थिक लाभ प्रदान करता है।

Pedro Reis, Ana Paula Serra, João Gama2026-05-21
💻 computer science

High-order adaptive discontinuous finite elements for the shallow water equations with sub-grid irregular bathymetry

यह शोधपत्र deal.II लाइब्रेरी में कार्यान्वित एक सुव्यवस्थित, द्रव्यमान-संरक्षण करने वाले और धनात्मकता-संरक्षण करने वाले उच्च-क्रम के अनुकूलनीय डिसकंटीन्यूअस गैलरकिन (Discontinuous Galerkin) विधि को प्रस्तुत करता है जो अनियमित, सब-ग्रिड स्थलाकृति (bathymetry) के ऊपर उथले जल प्रवाह का प्रभावी ढंग से अनुकरण करता है और बिना किसी नियमितता धारणा की आवश्यकता के गीले-सूखे मोर्चों (wet-dry fronts) को संभालता है।

Luca Arpaia, Giuseppe Orlando, Christian Ferrarin, Luca Bonaventura2026-05-21
💻 computer science

KSOS-BO: Improving Sampling in Bayesian Optimization via Kernel Sum of Squares

यह शोध पत्र KSOS-BO को प्रस्तुत करता है, जो एक कर्नेल-आधारित डेरिवेटिव-मुक्त ढांचा है जो बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन एक्विज़िशन फंक्शन ऑप्टिमाइज़ेशन को एक सेमीडेफिनेट प्रोग्राम के रूप में सूत्रबद्ध करता है, जो विविध बेंचमार्क लैंडस्केप्स में मानक डेरिवेटिव-मुक्त बेसलाइनों की तुलना में बेहतर सैंपल दक्षता और तेज़ वॉल-क्लॉक अभिसरण प्रदर्शित करता है।

Buqing Ou, Frederike Dümbgen2026-05-21
💰 quantitative finance

The Statistical Significance of the Inclusion of Graph Neural Networks in the Financial Time Series Forecasting Problem

यह शोध पत्र टाइम-जियोमेट्रिक मॉडल को प्रस्तुत करता है, जो टेम्पोरल डेटा के साथ ज्यामितीय पैटर्न को कैप्चर करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क को एकीकृत करता है, और व्यापक अनुभवजन्य मूल्यांकन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण वित्तीय यूनिवैरिएट टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान सटीकता में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार प्रदान करता है।

Marco Gregnanin, Johannes De Smedt, Giorgio Gnecco, Maurizio Parton2026-05-21
🧬 biology

GraphPINE: Graph Importance Propagation for Interpretable Drug Response Prediction

यह शोधपत्र GraphPINE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ग्राफ न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जो कैंसर ड्रग रिस्पॉन्स प्रेडिक्शन में बेहतर व्याख्यात्मकता और प्रदर्शन के लिए डोमेन-विशिष्ट पूर्व ज्ञान (prior knowledge) को नोड महत्व (node importance) को इनिशियलाइज़ और पुनरावृत्ति से प्रसारित करने के लिए एकीकृत करता है।

Yoshitaka Inoue, Tianfan Fu, Augustin Luna2026-05-20
🔬 applied physics

Requirements for Early Quantum Utility and Quantum Utility in the Capacitated Vehicle Routing Problem

यह शोध पत्र एक पारदर्शी, एन्कोडिंग-अज्ञेय (encoding-agnostic) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो संसाधन गणनाओं और हार्डवेयर बेंचमार्क का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि कैपेसिटेटेड व्हीकल रूटिंग प्रॉब्लम (CVRP) के लिए प्रारंभिक क्वांटम उपयोगिता (early quantum utility) प्राप्त करना वर्तमान में NISQ उपकरणों पर असंभावित है, जो प्रत्यक्ष QUBO मैपिंग की तुलना में उच्च-क्रम एन्कोडिंग (higher-order encodings) के लिए एक विशाल क्यूबिट लाभ को प्रकट करता है और यह सुझाव देता है कि भविष्य के क्वांटम लाभ के लिए अभिनव समस्या अपघटन (problem decomposition) आवश्यक है।

Chinonso Onah, Kristel Michielsen2026-05-20
💻 computer science

Robust Restless Multi-Armed Bandit for Data Center Flexibility Services Through Virtual Machine Scheduling

यह शोध पत्र एक सुदृढ़ रेस्टलेस मल्टी-आर्म्ड बैंडिट फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो व्हिटल-इंडेक्स नीतियों को एक ग्लोबल अपर कॉन्फिडेंस बाउंड रणनीति के साथ जोड़ता है ताकि डेटा केंद्रों को अनिश्चित संसाधन उपयोग और गुणवत्ता-की-सेवा बाधाओं को प्रभावी ढंग से संभालते हुए पावर ग्रिड को लचीली लोड रिडक्शन सेवाएं प्रदान करने में सक्षम बनाया जा सके।

Yifu Ding, Zixi Chen, Thomas Magnanti2026-05-20