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यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डेटा-संचालित मॉडलिंग, विशेष रूप से न्यूरल नेटवर्क, उच्च-आयामी डेटा को संभालने के लिए फीचर इंजीनियरिंग और प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस का लाभ उठाकर नासा के इलेक्ट्रिक एयरक्राफ्ट डेटासेट का उपयोग करते हुए लिथियम-आयन बैटरी के जीवनकाल की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करता है।
यह शोध पत्र 'मनी व्यू' (Money View) ढांचे को लागू करते हुए यह प्रकट करता है कि विकेंद्रीकृत वित्त (Decentralized Finance) पारंपरिक बैंकिंग के समान एक स्तरित ऋण पदानुक्रम के रूप में कार्य करता है, जहाँ प्रत्येक अतिरिक्त टोकनाइज्ड दावों की परत प्रणालीगत उत्तोलन (leverage) और प्रतिफल प्रीमियम (yield premiums) को बढ़ाती है, साथ ही उन संचयी निर्भरता जोखिमों को भी पेश करती है जो संकट के दौरान विशेष रूप से स्पष्ट हो जाते हैं।
यह शोध पत्र एक सार्वभौमिक क्लस्टरिंग प्रमेय स्थापित करता है जो यह सिद्ध करता है कि न्यूरल ऑपरेटर्स अनंत-आयामी स्थानों में किसी भी परिमित बंद वर्गों (closed classes) का सन्निकटन कर सकते हैं, और इस क्षमता को एक व्यावहारिक पाइपलाइन के माध्यम से प्रदर्शित करता है जो उन अनलेबल ओडीई (ODE) प्रक्षेपपथों में अंतर्निहित गतिशील संरचनाओं को सफलतापूर्वक पुनर्प्राप्त करता है जहाँ शास्त्रीय विधियाँ विफल हो जाती हैं।
यह शोधपत्र बीम और शेल के बीच लघु-दूरी के वान डर वाल्स (van der Waals) अंतःक्रियाओं के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल मोटे-दाने वाले (coarse-grained) मॉडल को प्रस्तुत करता है जो विश्लेषणात्मक पूर्व-एकीकरण (analytical pre-integration) के माध्यम से 6D इंटीग्रल को 1D संख्यात्मक एकीकरण में कम करता है, जिससे आइसोजीओमेट्रिक परिमित तत्वों (isogeometric finite elements) का उपयोग करके अर्ध-स्थैतिक संतुलन के सटीक और संतुलित सिमुलेशन सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र एक मेटाडेटा-संचालित वास्तुशिल्प परिवर्तन का प्रस्ताव करता है जो कंटेंट-आधारित क्रिप्टोग्राफिक हैशिंग को इनजेशन के समय आवंटित नियत, वैश्विक रूप से अद्वितीय पहचानकर्ताओं (identifiers) से बदल देता है ताकि री-हैशिंग बाधाओं को समाप्त किया जा सके और वितरित स्टोरेज सिस्टम में तीव्र आपदा रिकवरी सुनिश्चित की जा सके।
यह शोध पत्र KANO को प्रस्तुत करता है, जो एक डुअल-डोमेन न्यूरल ऑपरेटर है जो स्पेक्ट्रल और स्थानिक आधारों (spectral and spatial bases) को संयोजित करके फूरियर न्यूरल ऑपरेटर्स की स्पेक्ट्रल सीमाओं को दूर करता है ताकि स्थिति-निर्भर गतिकी (position-dependent dynamics) को मजबूती से संभाला जा सके और क्वांटम हैमिल्टोनियन के उच्च-परिशुद्धता वाले प्रतीकात्मक पुनर्निर्माण (symbolic reconstruction) को प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र OR-Agent को प्रस्तुत करता है, जो एक कॉन्फ़िगर करने योग्य मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो जटिल प्रयोगात्मक वातावरणों में वैज्ञानिक खोज को स्वचालित करने के लिए विकासवादी खोज (evolutionary search) को संरचित परिकल्पना प्रबंधन और एक पदानुक्रमित प्रतिबिंब प्रणाली (hierarchical reflection system) के साथ जोड़ता है, जो कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन और सहकारी ड्राइविंग परिदृश्यों में विकासवादी बेसलाइनों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र ABM-UDE को प्रस्तुत करता है, जो एक वैज्ञानिक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो मल्टीपल शूटिंग और ऑब्जर्वर-आधारित प्रेडिक्शन-एरर मेथड्स के साथ यूनिवर्सल डिफरेंशियल इक्वेशंस का उपयोग करता है ताकि धीमी, एक्सास्केल एजेंट-आधारित महामारी मॉडलों को तेज़, कैलिब्रेटेड और व्याख्या योग्य सरोगेट्स में रूपांतरित किया जा सके, जो मानक हार्डवेयर पर वास्तविक समय में, जोखिम-जागरूक अस्पताल नियोजन को सक्षम करने में सक्षम हैं।
यह शोध पत्र एक गणनात्मक रूप से कुशल फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क (PINN) प्रस्तावित करता है जो PDE लॉस फंक्शन्स का अनुमान लगाने के लिए ऑटोमैटिक डिफरेंशिएशन के बजाय फाइनाइट डिफरेंस मेथड का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह दृष्टिकोण AD-आधारित PINNs के समान त्रुटि कमी प्राप्त करने के साथ-साथ तेज़ गणना और सरल कार्यान्वयन भी प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक डीप क्लस्टरिंग-आधारित बाउंड्री-डिकोडर नेट प्रस्तावित करता है जो विषम एकीकृत आईसी चिप्स में इंटर- और इंट्रा-लेयर स्ट्रेस को सटीक रूप से अनुमान लगाने के लिए लेटेंट स्पेस रिप्रजेंटेशन और बाउंड्री कंडीशंस का लाभ उठाता है, जो 1,825 स्ट्रेस छवियों के सिम्युलेटेड डेटासेट पर मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।