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608 पेपर

📈 economics

The Hidden Plumbing of Stablecoins: Financial and Technological Risks in the GENIUS Act Era

यह शोध पत्र जेनियस एक्ट (GENIUS Act) के अनुपालन वाले अमेरिकी डॉलर स्टेबलकॉइन्स के मुख्यधारा में उपयोग के लिए विस्तार करने के दौरान उनके सामने आने वाले वित्तीय, तकनीकी और नियामक जोखिमों का विश्लेषण करता है, और यह तर्क देता है कि उनकी स्थिरता न केवल संपत्ति के समर्थन पर बल्कि व्यापक बाजार बुनियादी ढांचे और परिचालन प्रणालियों के लचीलेपन पर भी निर्भर करती है, जिसके लिए एक एकीकृत नियामक दृष्टिकोण की आवश्यकता है।

Daniel Aronoff, F. Christopher Calabia, Anders Brownworth, Ashwanth Samuel, Neha Narula2026-04-21
📈 economics

A Model and Estimation of the Bitcoin Transaction Fee

यह शोध पत्र एक नवीन उच्च-आवृत्ति मेम्पूल डेटासेट का उपयोग करते हुए बिटकॉइन लेनदेन शुल्क के एक संरचनात्मक मॉडल को विकसित और अनुमानित करता है, जो शुल्क बाजार को एक विकेरी-क्लार्क-ग्रोव्स तंत्र के रूप में चित्रित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि भीड़भाड़ ही विलंब का प्राथमिक चालक है और शुल्क आर्थिक रूप से पुष्टिकरण प्राथमिकता के सीमांत मूल्य और RBF एवं CPFP जैसी विशिष्ट लेनदेन रणनीतियों द्वारा निर्धारित होते हैं।

Daniel Aronoff, Kristian Praizner, Armin Sabouri2026-04-21
💻 computer science

EvoMarket: A High-Fidelity and Scalable Financial Market Simulator

यह शोधपत्र EvoMarket को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल, डिस्क्रीट-इवेंट मल्टी-एजेंट वित्तीय बाजार सिम्युलेटर है जो विशिष्ट रूप से हाई-फिडेलिटी माइक्रोस्ट्रक्चर मॉडलिंग, संस्थागत तंत्रों और एक ओरकल-गाइडेड सेल्फ-कैलिब्रेशन सिस्टम को जोड़ता है ताकि मल्टी-एसेट और क्रॉस-डे परिवेशों में यथार्थवादी, बड़े पैमाने के हस्तक्षेप प्रयोगों और नीति विश्लेषण को सक्षम बनाया जा सके।

Muyao Zhong, Zhenhua Yang, Yuxiang Liu, Ke Tang, Peng Yang2026-04-21
📊 statistics

An `Inverse' Experimental Framework to Estimate Market Efficiency

यह शोध पत्र एक "इनवर्स" (विपरीत) प्रयोगात्मक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो क्वांटाइल-आधारित सामान्यीकरण और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके केवल ऑर्डरबुक डेटा से बाजार आवंटन दक्षता (मार्केट एलोकेटिव एफिशिएंसी) की भविष्यवाणी करता है, जिससे उन पारंपरिक तरीकों की सीमाओं को दूर किया जा सके जो अवलोकनीय न होने वाले रिजर्वेशन वैल्यूज पर निर्भर करते हैं।

Thomas Asikis, Heinrich Nax2026-04-21
💻 computer science

What Causes Performance Degradation in Cross-Subject EEG Classification?

यह शोध पत्र नियंत्रित प्रयोगों के माध्यम से क्रॉस-सब्जेक्ट EEG वर्गीकरण में प्रदर्शन ह्रास के कारणों की व्यवस्थित जांच करता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि गिरावट मुख्य रूप से मल्टी-क्लास-पर-सब्जेक्ट कार्यों (जैसे, मोटर इमेजरी) में अंतर-विषय परिवर्तनशीलता और सिंगल-क्लास-पर-सब्जेक्ट कार्यों (जैसे, रोग का पता लगाना) में विषय-विशिष्ट विशेषताओं पर आधारित शॉर्टकट लर्निंग द्वारा संचालित होती है।

Yihe Wang, Taida Li, Yujun Yan, Wenzhan Song, Xiang Zhang2026-04-20
💻 computer science

A Paradigm Shift to Assembly-like Finite Element Model Updating

यह शोध पत्र एक नवीन "असेंबली-समान" (assembly-like) परिमित तत्व मॉडल अपडेटिंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो लोअर-फिडेलिटी सब-असेंबली मॉडलों के उपयोग के माध्यम से लचीले विंग संरचनाओं के लिए पारंपरिक वैश्विक विधियों के तुलनीय सटीकता बनाए रखते हुए, कम्प्यूटेशनल प्रयास को लगभग 28% तक महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।

Gabriele Dessena, Alessandro Pontillo, Dmitry I. Ignatyev, James F. Whidborne, Luca Zanotti Fragonara2026-04-20
💻 computer science

When structure does not imply symmetry

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि कवक प्रोटीन सामग्रियों की अंतर्निहित सूक्ष्म संरचनात्मक अनिसोट्रॉपी (anisotropy) सार्वभौमिक रूप से स्थूल यांत्रिक या संवेदी अनिसोट्रॉपी में परिवर्तित नहीं होती है, जो विविध समरूपता वर्गों (symmetry classes) को प्रकट करती है और जटिल मृदु प्रणालियों में सामग्री समरूपता का अनुमान लगाने के लिए एक डेटा-संचालित ढांचे को स्थापित करती है।

Skyler R. St. Pierre, Thibault Vervenne, Ethan C. Darwin, Ellen Kuhl2026-04-20
🤖 AI

cuNNQS-SCI: A Fully GPU-Accelerated Framework for High-Performance Configuration Interaction Selection withNeural Network QQantum States

यह शोध पत्र cuNNQS-SCI को प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः GPU-त्वरित ढांचा है जो वितरित वि-दोहराव (distributed de-duplication), विशिष्ट CUDA कर्नेल और एक GPU-केंद्रित रनटाइम के माध्यम से मौजूदा NNQS-SCI पद्धति की स्केलेबिलिटी सीमाओं को दूर करता है, जिससे 2.32x तक की गति वृद्धि प्राप्त होती है और रासायनिक सटीकता बनाए रखते हुए काफी बड़े क्वांटम मेनी-बॉडी (quantum many-body) समस्याओं को हल करना सक्षम होता है।

Daran Sun, Bowen Kan, Haoquan Long, Hairui Zhao, Haoxu Li, Yicheng Liu, Pengyu Zhou, Ankang Feng, Wenjing Huang, Yida Gu (…)2026-04-20
💻 computer science

neuralCAD-Edit: An Expert Benchmark for Multimodal-Instructed 3D CAD Model Editing

यह शोधपत्र neuralCAD-Edit को प्रस्तुत करता है, जो विशेषज्ञ डिज़ाइनर इंटरैक्शन से प्राप्त मल्टीमॉडल-निर्देशित 3D CAD मॉडल संपादन के लिए पहला बेंचमार्क है, जो वर्तमान फाउंडेशन मॉडल्स और मानव विशेषज्ञों के बीच एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल को प्रकट करता है।

Toby Perrett, Matthew Bouchard, William McCarthy2026-04-20
💻 computer science

μμ-FlowNet: A Deep Learning Approach for Mapping Flow Fields in Irregular Microchannels Using an Attention-based U-Net Encoder-Decoder Architecture

यह शोध पत्र μ\mu-FlowNet को प्रस्तुत करता है, जो एक अटेंशन-आधारित U-Net आर्किटेक्चर का उपयोग करने वाला एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है, जो अनियमित माइक्रोचैनलों में तरल प्रवाह पैटर्न (fluid flow patterns) की कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से भविष्यवाणी करने के लिए पारंपरिक CFD सिमुलेशन की कम्प्यूटेशनल सीमाओं को पार करते हुए, मानक U-Net और T-Net मॉडल की तुलना में बेहतर डाइस स्कोर (dice scores) और इंटरसेक्शन ओवर यूनियन (intersection over union) मेट्रिक्स के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है।

Ganesh Sahadeo Meshram, Suman Chakraborty, Nishant Sinha, Partha Pratim Chakrabarti2026-04-19✓ Author reviewed ⓘ