💻 computer science

Chrono::Ray: A Distributed Framework for High-Throughput Simulation-Based Analysis of Multibody Systems

Chrono::Ray एक ओपन-सोर्स डिस्ट्रिब्यूटेड कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क है जो बड़े पैमाने पर सिमुलेशन अध्ययनों के स्केलेबल और उपयोगकर्ता के अनुकूल ऑर्केस्ट्रेशन को सक्षम करने के लिए Chrono मल्टीबॉडी डायनेमिक्स इंजन को Ray प्लेटफॉर्म के साथ एकीकृत करता है, जिसके लिए प्रत्यक्ष इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन की आवश्यकता नहीं होती है।

Khailanii Slaton, Dan Negrut2026-05-14
💻 computer science

Advancing Dynamic Ride-Pooling Simulation -- A Highly Scalable Dispatcher

यह शोध पत्र Mt-KaRRi को प्रस्तुत करता है, जो एक अत्यधिक स्केलेबल डायनेमिक राइड-पूलिंग डिस्पैचर है जो प्रति घंटा लाखों यात्रियों को प्रोसेस करने में सक्षम है और मिलीसेकंड के रिस्पॉन्स टाइम के साथ भविष्य की स्वायत्त परिवहन प्रणालियों के अभूतपूर्व बड़े-स्तरीय सिमुलेशन अध्ययन को सक्षम बनाता है।

Moritz Laupichler, Robin Andre, Kim Kandler, Peter Sanders, Peter Vortisch2026-05-13
🤖 machine learning

SINDyG: Sparse Identification of Nonlinear Dynamical Systems from Graph-Structured Data, with Applications to Stuart-Landau Oscillator Networks

यह शोध पत्र SINDyG प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो ग्राफ-संरचित गतिशील प्रणालियों के लिए गवर्निंग समीकरणों की सटीक पहचान करने हेतु स्पार्स रिग्रेशन में नेटवर्क संरचना को एकीकृत करती है, और स्टुअर्ट-लैंडौ ऑसिलेटर नेटवर्क को मॉडल करने में पारंपरिक SINDy दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करती है।

Mohammad Amin Basiri, Sina Khanmohammadi2026-05-12
💻 computer science

XNet-Enhanced Deep BSDE Method and Numerical Analysis

यह शोध पत्र एलन-कैन (Allen–Cahn) और एचजेबी (HJB) समीकरणों जैसे नॉन-लिप्सचिट्ज़ जनरेटरों पर लागू डीप बीएसडीई (Deep BSDE) विधियों के लिए अभिसरण सिद्धांत (convergence theory) स्थापित करता है, और एक कुशल एक्सनेट (XNet) आर्किटेक्चर पेश करता है जो उच्च-आयामी परिवेश में मजबूत सन्निकटन सटीकता बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल लाभ प्राप्त करता है।

Xiaotao Zheng, Xingye Yue, Zhihong Xia, Xin Li2026-05-12
🤖 machine learning

FinTSB: A Comprehensive and Practical Benchmark for Financial Time Series Forecasting

यह शोध पत्र FinTSB प्रस्तुत करता है, जो वित्तीय समय श्रृंखला पूर्वानुमान (financial time series forecasting) के लिए एक व्यापक और व्यावहारिक बेंचमार्क है, जिसे डेटा विविधता अंतराल को संबोधित करके, मूल्यांकन प्रोटोकॉल को मानकीकृत करके और अधिक विश्वसनीय मॉडल तुलना और चयन को सक्षम करने के लिए वास्तविक दुनिया की बाजार बाधाओं को शामिल करके मौजूदा मूल्यांकन सीमाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Yifan Hu, Yuante Li, Peiyuan Liu, Yuxia Zhu, Naiqi Li, Tao Dai, Shu-tao Xia, Dawei Cheng, Changjun Jiang2026-05-12
💰 quantitative finance

Machine Learning Enhanced Multi-Factor Quantitative Trading: A Cross-Sectional Portfolio Optimization Approach with Bias Correction

यह शोध पत्र गैर-निष्पादनीय मूल्य सीमाओं के कारण चीनी ए-शेयर क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में होने वाले महत्वपूर्ण "अपस्ट्रीम संदूषण" (upstream contamination) दोष को संबोधित करता है, जिसमें एक मास्क-फर्स्ट डिज़ाइन पेश किया गया है जो गैर-व्यापारिक डेटा को फैक्टर गणनाओं में प्रवेश करने से रोकता है, जो GPU-त्वरित प्रसंस्करण और विशिष्ट लॉस फंक्शन्स के साथ मिलकर, वास्तविक शार्प रेश्यो (Sharpe ratios) में महत्वपूर्ण सुधार करता है और फूले हुए सूचना गुणांकों (information coefficients) को ठीक करता है।

Yimin Du2026-05-12
💻 computer science

PriceFM: Foundation Model for Probabilistic Electricity Price Forecasting

यह शोध पत्र PriceFM प्रस्तुत करता है, जो यूरोपीय बिजली मूल्य पूर्वानुमान के लिए एक संभाव्य फाउंडेशन मॉडल है, जो एक बड़े पैमाने के बहु-देशीय डेटासेट का लाभ उठाता है और क्रॉस-रीजन डिपेंडेंसीज़ को प्रभावी ढंग से पकड़ने और मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए एक स्पार्स ग्राफ मास्क के माध्यम से ट्रांसमिशन टोपोलॉजी को एकीकृत करता है।

Runyao Yu, Chenhui Gu, Jochen Stiasny, Qingsong Wen, Wasim Sarwar Dilov, Lianlian Qi, Jochen L. Cremer2026-05-12
💻 computer science

Stencil Computations on Cerebras Wafer-Scale Engine

यह शोध पत्र CStencil को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE-3) पर टू-डायमेंशनल स्टेंसिल कंप्यूटेशन को सफलतापूर्वक मैप करता है, और पारंपरिक मेमोरी बाधाओं को दूर करने के लिए चिप की विशाल ऑन-चिप मेमोरी और मेश इंटरकनेक्ट का लाभ उठाकर एक अनुकूलित GPU बेसलाइन की तुलना में 342x तक की गति वृद्धि (speedup) प्राप्त करता है।

Elia Belli, Daniele De Sensi2026-05-12
🤖 AI

Context-Augmented Code Generation: How Product Context Improves AI Coding Agent Decision Compliance by 49%

यह शोध पत्र एक नियंत्रित बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि एआई कोडिंग एजेंटों को एक प्रोडक्ट-कॉन्टेक्स्ट रिट्रीवल सिस्टम (Brief) के साथ संवर्धित करने से, केवल कोडबेस एक्सेस की तुलना में टीम-विशिष्ट प्रोडक्ट निर्णयों के प्रति उनकी अनुपालन क्षमता में 49 प्रतिशत अंकों का सुधार होता है, जिससे वास्तविक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों पर 95% अनुपालन प्राप्त होता है।

Drew Dillon, Kasyap Varanasi2026-05-12
💻 computer science

Texture Independently Drives Liking in AI-Generated Alternative Protein Burgers

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लचीलापन (resilience) एआई-जनित वैकल्पिक प्रोटीन बर्गर में मांस के स्वाद (meatiness) और समग्र पसंद की उपभोक्ता धारणा को संचालित करने वाला प्रमुख यांत्रिक गुण है, जो यह प्रकट करता है कि बनावट स्वाद के साथ स्वतंत्र रूप से प्राथमिकता को प्रभावित करती है और हाइब्रिड पशु-मशरूम मिश्रण पारंपरिक पशु-आधारित बर्गर के संवेदी प्रोफाइल की सफलतापूर्वक नकल कर सकते हैं।

Vahidullah Tac, Aeneas O. Koosis, Ellen Kuhl2026-05-12