⚡ electrical engineering

Data-driven generalized perimeter control: Zürich case study

यह शोध पत्र व्यवहार संबंधी प्रणालियों के सिद्धांत (behavioral systems theory) और डेटा-सक्षम भविष्योन्मुखी नियंत्रण (data-enabled predictive control) का उपयोग करके एक डेटा-संचालित सामान्यीकृत परिधि नियंत्रण पद्धति प्रस्तावित करता है, जो गतिशील यातायात संकेतों के माध्यम से शहरी यातायात को अनुकूलित करने के लिए है, जिसे ज्यूरिख के एक उच्च-सटीक सूक्ष्म सिमुलेशन (high-fidelity microscopic simulation) के माध्यम से प्रमाणित किया गया है जो कुल यात्रा समय और CO2 उत्सर्जन में सुधार प्रदर्शित करता है।

Alessio Rimoldi, Carlo Cenedese, Alberto Padoan, Florian Dörfler, John Lygeros2026-03-18
💻 computer science

Confusion-Aware Spectral Regularizer for Long-Tailed Recognition

यह शोध पत्र कन्फ्यूजन-अवेयर स्पेक्ट्रल रेगुलराइज़र (CAR) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो इंटर-क्लास कन्फ्यूजन को स्पष्ट रूप से कम करने और लॉन्ग-टेल्ड इमेज रिकग्निशन में वर्स्ट-क्लास जनरलाइजेशन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए एक फ्रीक्वेंसी-वेटेड कन्फ्यूजन मैट्रिक्स के स्पेक्ट्रल नॉर्म को न्यूनतम करता है।

Ziquan Zhu, Gaojie Jin, Hanruo Zhu, Si-Yuan Lu, Yunxiao Zhang, Zeyu Fu, Ronghui Mu, Guoqiang Zhang, Zhao Sun, Xia Yuhang (…)2026-03-18
⚡ electrical engineering

Input Convex Lipschitz Recurrent Neural Networks for Robust and Efficient Process Modeling and Optimization

यह शोध पत्र इनपुट कॉन्वेक्स लिप्सचिट्ज़ रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क्स (ICL-RNNs) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो अभिसन्नता (convexity) और लिप्सचिट्ज़ निरंतरता (Lipschitz continuity) को एकीकृत करके अभिकलनात्मक दक्षता और सुदृढ़ता को एक साथ सुनिश्चित करता है, और रासायनिक प्रक्रियाओं एवं अपशिष्ट ऊष्मा पुनर्प्राप्ति प्रणालियों जैसे प्रक्रिया मॉडलिंग और अनुकूलन कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Zihao Wang, Yuhan Li, Yao Shi, Zhe Wu2026-03-17
📊 statistics

Learning Enhanced Structural Representations with Block-Based Uncertainties for Ocean Floor Mapping

यह शोध पत्र एक नवीन अनिश्चितता-जागरूक ढांचे (uncertainty-aware framework) को प्रस्तुत करता है जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन, संरचनात्मक रूप से सुसंगत महासागरीय तल मानचित्रों को स्थानिक रूप से अनुकूलन योग्य अनिश्चितता अनुमानों के साथ उत्पन्न करने के लिए वेक्टर क्वांटाइज्ड वेरिएशनल ऑटोएनकोडर्स (VQ-VAE) को ब्लॉक-आधारित कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन के साथ जोड़ता है, जिससे जलवायु मॉडलिंग और तटीय आपदा मूल्यांकन के लिए बाथमीट्रिक डेटा की विश्वसनीयता बढ़ती है।

Jose Marie Antonio Minoza2026-03-17
🤖 AI

SPIKE: Sparse Koopman Regularization for Physics-Informed Neural Networks

यह शोध पत्र SPIKE को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो संक्षिप्त (parsimonious) गतिकी सीखने के लिए विरल निरंतर-समय कूपमैन ऑपरेटर (sparse continuous-time Koopman operator) नियमितीकरण को शामिल करके फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स को उन्नत करता है, जिससे विविध और कठिन (stiff) भौतिक प्रणालियों में सामान्यीकरण, टेम्पोरल एक्सट्रपलेशन और स्थिरता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Jose Marie Antonio Miñoza2026-03-17
🤖 AI

Agentic AI, Retrieval-Augmented Generation, and the Institutional Turn: Legal Architectures and Financial Governance in the Age of Distributional AGI

यह शोध पत्र तर्क देता है कि एजेंटिक एआई (agentic AI) और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation) प्रणालियों के शासन के लिए प्रशिक्षण-समय मॉडल संरेखण (training-time model alignment) से हटकर ऐसे संस्थागत ढांचों के डिजाइन की ओर एक प्रतिमान परिवर्तन (paradigm shift) की आवश्यकता है जहाँ रनटाइम गवर्नेंस तंत्र को संरचित करके कानूनी जवाबदेही और वित्तीय अखंडता को सुरक्षित किया जा सके, जो अनुपालन व्यवहार को प्रमुख रणनीतिक विकल्प बना दे।

Marcel Osmond2026-03-17
🔬 materials science

Geometric and Topological Deep Learning for Predicting Thermo-mechanical Performance in Cold Spray Deposition Process Modeling

यह अध्ययन कोल्ड स्प्रे डिपोजिशन में थर्मो-मैकेनिकल प्रतिक्रियाओं की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हुए एक ज्यामितीय डीप लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित और मूल्यांकित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि स्थानिक ग्राफ-आधारित एकत्रीकरण इस प्रक्रिया के अत्यधिक गैर-रेखीय व्यवहार को मॉडल करने में पारंपरिक और टोपोलॉजिकल विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Akshansh Mishra2026-03-17
💻 computer science

MOTO: Topology Optimization for Large Deformations via an Implicit Material Point Method

यह शोधपत्र MOTO को प्रस्तुत करता है, जो कि इम्प्लिसिट मटेरियल पॉइंट मेथड (Material Point Method) पर आधारित एक एंड-टू-एंड डिफरेंशिएबल टोपोलॉजी ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क है, जो बड़े हाइपरइलास्टिक विरूपणों (hyperelastic deformations) से गुजरने वाली संरचनाओं के सुदृढ़ डिज़ाइन को सक्षम करने के लिए पारंपरिक परिमित तत्व विधियों (finite element methods) की संख्यात्मक अस्थिरता पर विजय प्राप्त करता है।

Rahul Kumar Padhy, Aaditya Chandrasekhar, Krishnan Suresh2026-03-17
🤖 AI

AutoClimDS: Climate Data Science Agentic AI -- A Knowledge Graph is All You Need

AutoClimDS एक एजेंटिक एआई (Agentic AI) प्रणाली है जो एक क्यूरेटेड क्लाइमेट नॉलेज ग्राफ का अपने आवश्यक संरचनात्मक आधार के रूप में लाभ उठाती है ताकि प्राकृतिक भाषा से एंड-टू-एंड जलवायु डेटा विश्लेषण को स्वचालित और वैज्ञानिक चित्रों को पुनरुत्पादित किया जा सके, जो आधिकारिक डेटासेट की पहचान करने और वैध वैज्ञानिक वर्कफ़्लो बनाने में सामान्य प्रयोजन वाले एलएलएम (LLMs) की सीमाओं को दूर करती है।

Ahmed Jaber, Wangshu Zhu, Ayon Roy, Karthick Jayavelu, Justin Downes, Sameer Mohamed, Candace Agonafir, Linnia Hawkins (…)2026-03-16
💻 computer science

Deformation gradient averaging regularization for third medium contact

यह शोध पत्र फाइनाइट स्ट्रेन टोपोलॉजी ऑप्टिमाइज़ेशन में थर्ड मीडियम कॉन्टैक्ट के लिए एक नवीन, आसानी से लागू होने वाली रेगुलेराइज़ेशन तकनीक प्रस्तावित करता है जो स्थानिक विविधताओं को दंडित करने के लिए एलिमेंट-वाइज डिफॉर्मेशन ग्रेडिएंट एवरेजिंग का उपयोग करती है, जिससे अतिरिक्त डिग्री ऑफ फ्रीडम की आवश्यकता के बिना फर्स्ट-ऑर्डर फाइनाइट एलिमेंट्स के साथ सुदृढ़ सिमुलेशन सक्षम होता है।

Ondřej Faltus, Marco Amato, Martin Horák2026-03-16