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608 पेपर

💻 computer science

Enabling topography-resolving structural dynamic contact simulation

यह शोध पत्र पूर्व में प्रस्तावित एक मल्टी-स्केल परिमित तत्व-सीमा तत्व विधि (फाइनाइट एलीमेंट-बाउंड्री एलीमेंट मेथड) का विस्तार करता है, जो संपर्क स्थलाकृति (कॉन्टैक्ट टोपोग्राफी) को हाफ-स्पेस सिद्धांत का उपयोग करके मॉडल करती है, इसे टाइम इंटीग्रेशन और हार्मोनिक बैलेंस के माध्यम से गतिशील विश्लेषण के लिए विस्तारित करता है, जो S4 बीम के सिमुलेशन में इसकी मजबूती और दक्षता को प्रदर्शित करता है जहाँ परिणाम पूर्ण-FE विश्लेषणों से निकटता से मेल खाते हैं, जबकि लोड हिस्ट्री-डिपेंडेंट इक्विलिब्रियम अवस्थाओं के कारण आंशिक स्लिप (पार्शियल स्लिप) शासन में भौतिक विसंगतियों को प्रकट करते हैं।

Hendrik D. Linder, David A. Najera-Flores, Robert J. Kuether, Malte Krack2026-03-30
🧬 biology

Fitting Reinforcement Learning Model to Behavioral Data under Bandits

यह शोध पत्र मल्टी-आर्म्ड बैंडिट वातावरण में व्यवहार संबंधी डेटा के साथ सुदृढीकरण शिक्षण (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) मॉडलों को कुशलतापूर्वक फिट करने के लिए एक नवीन उत्तल विश्राम-आधारित (कॉन्वेक्स रिलैक्सेशन-आधारित) अनुकूलन विधि प्रस्तावित करता है, जो एक संबद्ध ओपन-सोर्स पायथन पैकेज के साथ, काफी कम गणना समय के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदान करता है।

Hao Zhu, Jasper Hoffmann, Baohe Zhang, Joschka Boedecker2026-03-27
🤖 AI

Decoding Market Emotions in Cryptocurrency Tweets via Predictive Statement Classification with Machine Learning and Transformers

यह अध्ययन एक दो-चरणीय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो क्रिप्टोकरेंसी ट्वीट्स को भविष्य कहनेवाला (प्रिडिक्टिव) और गैर-भविष्य कहनेवाला श्रेणियों में वर्गीकृत करता है, और फिर भविष्यवाणियों को वृद्धिशील, ह्रासमान या तटस्थ के रूप में और अधिक वर्गीकृत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि GPT-आधारित डेटा संवर्धन और ट्रांसफार्मर मॉडल प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं और विभिन्न क्रिप्टोकरेंसी में विशिष्ट भावनात्मक पैटर्न को प्रकट करते हैं।

Moein Shahiki Tash, Zahra Ahani, Mohim Tash, Mostafa Keikhay Farzaneh, Ari Y. Barrera-Animas, Olga Kolesnikova2026-03-27
💻 computer science

Semi-Automated Generation and Hemodynamic Assessment of Surgical Baffle Geometry for Biventricular Repair

यह शोध पत्र एक अर्ध-स्वचालित कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो द्विकंारीय मरम्मत (बाइवेंट्रिकुलर रिपेयर) के लिए रोगी-विशिष्ट इंट्रावेंट्रिकुलर बैफल ज्यामिति उत्पन्न करता है और सीएफडी (CFD) विश्लेषण के माध्यम से उनके हेमोडायनामिक प्रदर्शन को सत्यापित करता है, जो जटिल जन्मजात हृदय दोषों के लिए मात्रात्मक, पूर्व-ऑपरेटिव सर्जिकल नियोजन की दिशा में एक आशाजनक कदम प्रदर्शित करता है।

Elena Sabdy Martinez, Alexander D. Kaiser, Alexander K. Reed, Sascha W. Stocker, Amit Sharir, Perry S. Choi, Shiraz A. M (…)2026-03-27
💻 computer science

XBRLTagRec: Domain-Specific Fine-Tuning and Zero-Shot Re-Ranking with LLMs for Extreme Financial Numeral Labeling

यह शोध पत्र XBRLTagRec को प्रस्तुत करता है, जो एक एंड-टू-एंड फ्रेमवर्क है जो वित्तीय संख्या लेबलिंग के लिए XBRL टैगों के सटीक चयन में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए सिमेंटिक टैग जनरेशन हेतु फाइन-ट्यून्ड FLAN-T5-Large और ज़ीरो-शॉट ChatGPT-3.5 री-रैंकिंग को जोड़ता है।

Gang Hu, Qun Zhang, Jingyao Luo, Yile Jiang, Jing Chai, Haiyan Ding2026-03-27
💰 quantitative finance

Concentration And Distribution of Container Flows In Mauritania's Maritime System (2019-2022)

यह अध्ययन शिपमेंट-स्तरीय डेटा का उपयोग करके मॉरिटानिया की 2019-2022 की समुद्री कंटेनर प्रणाली का विश्लेषण करता है ताकि अत्यधिक केंद्रित आयात गंतव्यों, दो नोड्स तक सीमित निर्यात मूलों और एक प्रमुख फ्रोजन फिश निर्यात क्षेत्र द्वारा चिह्नित स्पष्ट संरचनात्मक विषमताओं और मजबूत मार्ग एकाग्रता को प्रकट किया जा सके।

Mohamed Bouka, Moulaye Abdel Kader Ould Moulaye Ismail2026-03-27
📈 economics

Advances in Agentic AI: Back to the Future

यह शोध पत्र प्रमुख अवधारणाओं को परिभाषित करके, एल्गोरिदमकरण (Algorithmization) पद्धतियों के विकास का पता लगाकर, और वर्तमान LLM-आधारित रिट्रीवल सिस्टम को भविष्य के उत्पादन-स्तर के, रणनीति-आधारित B2B रूपांतरण से अलग करने के लिए एक द्वि-स्तरीय "मशीन इन मशीन लर्निंग" (M1 और M2) मॉडल पेश करके, एजेंटिक एआई (Agentic AI) के लिए एक संरचित विश्लेषणात्मक ढांचा स्थापित करता है।

Sergio Alvarez-Telena, Marta Diez-Fernandez2026-03-26
🤖 machine learning

Symbolic--KAN: Kolmogorov-Arnold Networks with Discrete Symbolic Structure for Interpretable Learning

यह शोध पत्र Symbolic-KAN को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन न्यूरल आर्किटेक्चर है जो स्केलेबल लर्निंग और व्याख्यात्मकता के बीच के अंतर को पाटने के लिए प्रशिक्षित डीप नेटवर्क्स में विविक्त प्रतीकात्मक संरचनाओं (discrete symbolic structures) को एकीकृत करता है, जिससे पोस्ट-होक सिम्बोलिक फिटिंग की आवश्यकता के बिना रिग्रेशन और फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड समस्याओं के लिए संक्षिप्त, क्लोज्ड-फॉर्म गवर्निंग इक्वेशंस की सीधी खोज संभव हो पाती है।

Salah A Faroughi, Farinaz Mostajeran, Amirhossein Arzani, Shirko Faroughi2026-03-26
💻 computer science

The Missing Adapter Layer for Research Computing

यह शोध पत्र क्लाउड-प्रदान किए गए कंप्यूट संसाधनों और उत्पादक अनुसंधान उपयोग के बीच के महत्वपूर्ण अंतर की पहचान करता है, और k3s एवं Coder पर निर्मित एक हल्के, ओपन-सोर्स एडॉप्टर लेयर का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो पुनरुत्पादनीय (reproducible), GPU-तैयार अनुसंधान वातावरण की तैनाती को सुव्यवस्थित करता है और साथ ही विलंबता (latency), पुनरुत्पादकता और ऑनबोर्डिंग घर्षण पर इसके प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए एक मेट्रिक्स फ्रेमवर्क स्थापित करता है।

Bowen Li, Jiazhu Xie, Chelsea Wang, Alessandro Umberto D'Aloia, Ziqi Xu, Fengling Han2026-03-26
💻 computer science

Bridging Computational Fluid Dynamics Algorithm and Physics-Informed Learning: SIMPLE-PINN for Incompressible Navier-Stokes Equations

यह शोध पत्र SIMPLE-PINN प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है जो उच्च रेनॉल्ड्स नंबर और लंबी समय अवधि वाले जटिल इनकम्प्रेसिबल नेवियर-स्टोक्स समस्याओं के लिए अत्यधिक सटीक, पूर्णतः डेटा-मुक्त समाधान प्राप्त करने हेतु प्रशिक्षण अस्थिरता को दूर करने और अभिसरण को त्वरित करने के लिए SIMPLE एल्गोरिदम से प्रेरित वेग और दबाव सुधार पदों को एकीकृत करता है।

Chang Wei, Yuchen Fan, Chin Chun Ooi, Jian Cheng Wong, Heyang Wang, Pao-Hsiung Chiu2026-03-26