608 पेपर
यह शोध पत्र डाइवर्जेंस-गाइडेड पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन (DPSO) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा संस्करण है जो मल्टीमॉडल लैंडस्केप्स पर समयपूर्व अभिसरण को रोकने के लिए KL डाइवर्जेंस-आधारित रिपल्शन तंत्र का उपयोग करता है, जो उच्च-आयामी परिवेशों में मानक PSO की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित करता है और साथ ही तुलनीय कम्प्यूटेशनल जटिलता बनाए रखता है।
यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो वक्रीय सतहों पर पैरामीटराइज्ड नॉनलीनियर इलास्टिसिटी को कुशलतापूर्वक सीखता है, जिससे एक एकल मॉडल को पारंपरिक सॉल्वर द्वारा आवश्यक पुन: आरंभिकरण (रीइनिशियलाइजेशन) के बिना विभिन्न ज्यामितीय और भौतिक मापदंडों में सामान्यीकरण करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र वोइग्ट नोटेशन (Voigt notation) का उपयोग करके हाइपरइलास्टिक बीम की क्रॉस-सेक्शनल वार्पिंग समस्या के लिए एक कुशल, पूर्ण सामग्री सूत्रीकरण प्रस्तुत करता है ताकि लघु विकृति (small strains) और कठोर क्रॉस-सेक्शन की पारंपरिक सीमाओं को दूर किया जा सके, जिसे संख्यात्मक उदाहरणों के माध्यम से मान्य किया गया है और एक ओपन-सोर्स आइसोजेओमेट्रिक परिमित तत्व कार्यान्वयन (isogeometric finite element implementation) द्वारा सुसज्जित किया गया है।
यह शोध पत्र एक मार्केट-क्वालिटी फ्रेमवर्क को परिभाषित करके, लाइव डेटा में पहचान संबंधी चुनौतियों का समाधान करके, और यह प्रदर्शित करने के लिए कि यद्यपि संस्थागत भागीदारी समग्र तरलता में सुधार कर सकती है, लेकिन यह सभी व्यापारियों के लिए समान लाभ की गारंटी नहीं देती है, विशेष रूप से बाजार के झटकों के दौरान धीमे व्यापारियों के लिए, एक सिंथेटिक माइक्रोस्ट्रक्चर प्रयोगशाला का उपयोग करते हुए, प्रेडिक्शन मार्केट्स पर संस्थागत तरलता के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए एक अनुसंधान डिजाइन प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि एक स्वचालित प्रॉम्प्ट-ऑप्टिमाइज़ेशन लूप एक फ्रोजन (frozen) LLM को वित्तीय पाठ से ऐसे भविष्य कहनेवाला लक्षण (predictive features) निकालने में सक्षम कर सकता है जो स्थिर व्यवस्थाओं में सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ट्रेडिंग एजेंटों को बेहतर बनाते हैं, ये लक्षण अक्सर मैक्रोइकोनॉमिक झटकों के दौरान मजबूती बढ़ाने में विफल रहते हैं, जो वितरण बदलावों (distribution shifts) के तहत फीचर-स्तरीय वैधता और पॉलिसी-स्तरीय प्रदर्शन के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र स्केल-ऑटोरेग्रेसिव मॉडलिंग (SAR) को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित जनरेटिव दृष्टिकोण है जो पारंपरिक टाइम-स्टेपिंग सरोगेट्स के त्रुटि संचय से बचते हुए, स्टेट-ऑफ-द-आर्ट डिफ्यूजन और फ्लो-मैचिंग मॉडलों की तुलना में तेज़ इन्फरेंस और उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए मोटे से सूक्ष्म रिज़ॉल्यूशन तक फ्लूइड फ्लो वितरणों को सैंपल करता है।
यह शोध पत्र एक सामान्य, मॉड्यूलर डिजिटल ट्विन डिज़ाइन प्रस्तुत करता है जो ज्ञान ग्राफ (knowledge graphs) और एंसेम्बल लर्निंग (ensemble learning) को एकीकृत करता है ताकि रोगी की संपूर्ण नैदानिक यात्रा का मॉडल बनाया जा सके, जिससे व्यक्तिगत नैदानिक निर्णय लेने के लिए भविष्य कहनेवाला, व्याख्यात्मक और स्पष्ट समर्थन प्रदान किया जा सके।
यह शोध पत्र PRAGMA को प्रस्तुत करता है, जो ट्रांसफॉर्मर-आधारित फाउंडेशन मॉडल्स का एक परिवार है, जिन्हें मास्क किए गए मॉडलिंग के माध्यम से बड़े पैमाने पर, विषम बैंकिंग इवेंट अनुक्रमों पर प्री-ट्रेन किया गया है, जो कच्चे डेटा से सामान्य-उद्देश्य वाले निरूपण (representations) सीखकर क्रेडिट स्कोरिंग और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे विविध वित्तीय कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करते हैं।
यह शोध पत्र एक विशेष लॉस फंक्शन (loss function) के साथ प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके ACCRUE फ्रेमवर्क का विस्तार करता है ताकि नियत भविष्यवाणियों (deterministic predictions) के लिए सटीक, विश्वसनीय और इनपुट-निर्भर गैर-गाऊसी अनिश्चितता अनुमान (non-Gaussian uncertainty estimates) उत्पन्न किए जा सकें, जो प्रभावी रूप से असममित (asymmetric) और भारी-पूंछ वाले (heavy-tailed) त्रुटियों को पकड़ने में मौजूदा सैंपलिंग-आधारित और गाऊसी-धारणा विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र टोमोग्राफिक वॉल्यूमेट्रिक एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग के लिए एक स्केल-इनवेरिएंट प्रोजेक्शन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क (SiPO) प्रस्तुत करता है जो एक लीनियर-फ्रैक्शनल प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण के माध्यम से लक्षित निष्ठा (फिडेलिटी) को अधिकतम करने और अनचाहे एक्सपोज़र को दबाने के लिए प्रोजेक्शन आकार को डोज़ स्केलिंग से अलग करता है, जिसे एक मैट्रिक्स-फ्री प्राइमल-डुअल हाइब्रिड ग्रेडिएंट एल्गोरिदम द्वारा हल किया जाता है।