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यह शोध पत्र क्रेडिट गारंटी योजनाओं में उनकी परिचालन अक्षमताओं और स्थिरता संबंधी चुनौतियों को दूर करने के लिए डिस्ट्रीब्यूटेड लेजर टेक्नोलॉजीज, विशेष रूप से ब्लॉकचेन, को एकीकृत करने के लिए एक व्यापक ढांचे का प्रस्ताव करता है, जिसमें एक्सेस स्तरों, शासन संरचनाओं और सर्वसम्मति विधियों जैसी प्रमुख वास्तुशिल्प विशेषताओं का मूल्यांकन किया गया है।
यह शोध पत्र एक बहु-एजेंट मॉडल प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि खुदरा भुगतानों में परिचालन संबंधी व्यवधान व्यवहार संबंधी हिस्टेरेसिसिस (behavioral hysteresis) को ट्रिगर कर सकते हैं, जिससे विश्वास के क्षरण, अफवाहों के प्रसार और मर्चेंट मैसेजिंग की गतिशीलता के कारण तरलता तनाव और निकासी के शिखर तकनीकी सुधार के बाद भी बने रहते हैं।
यह अध्ययन एलीट रेसिंग जूतों में अल्ट्रा-लो-डेंसिटी इलास्टोमेरिक फोम के अद्वितीय टेंशन-कंप्रेशन एसिमेट्री और एनर्जी रिटर्न गुणों को चित्रित करने के लिए मैकेनिकल टेस्टिंग और मशीन लर्निंग को एकीकृत करता है, जिसके परिणामस्वरूप व्याख्या योग्य कॉन्स्टिट्यूटिव मॉडल प्राप्त होते हैं जो एथलेटिक प्रदर्शन और सुरक्षा को अनुकूलित करने के लिए सटीक सिमुलेशन सक्षम करते हैं।
यह शोध पत्र रेज़ोल्यूशन इंडिपेंडेंट न्यूरल ऑपरेटर (RINO) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो इनपुट और आउटपुट फलनों को किसी भी मनमाने सेंसर स्थानों पर विविक्त (discretized) करने के लिए, डेटा को एक संगत गुणांक स्थान (coefficient space) में प्रोजेक्ट करने हेतु इम्पलिसिट न्यूरल रिप्रेजेंटेशन (विशेष रूप से SIRENs) के साथ डिक्शनरी लर्निंग का उपयोग करके DeepONet का विस्तार करता है।
यह शोध पत्र ट्रेन व्हीलसेट एक्सल्स में ब्रीदिंग क्रैक्स (breathing cracks) का पता लगाने के लिए एक नए हायर-ऑर्डर ट्रांसमिटेबिलिटी (HOTr) फीचर का प्रस्ताव करता है और यह प्रदर्शित करता है कि इस फीचर का एक लीनियर एप्रोक्सिमेशन (linear approximation) उच्च सटीकता बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, जिससे वास्तविक समय में इन-सर्विस क्षति की पहचान संभव हो पाती है।
यह शोधपत्र बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) का "ब्रेन स्कैन" करने की एक पारदर्शी और सुव्यवस्थित विधि प्रदर्शित करता है, जो शोधकर्ताओं को उनके प्रदर्शन से समझौता किए बिना, उनके तर्क को निर्देशित करने वाली विशिष्ट आर्थिक अवधारणाओं और पूर्वाग्रहों की पहचान करने, उन्हें मापने और उन्हें नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है।
यह शोधपत्र AgenticSciML को प्रस्तुत करता है, जो एक सहयोगात्मक मल्टी-एजेंट प्रणाली है जो संरचित बहस और विकासवादी खोज के माध्यम से वैज्ञानिक मशीन लर्निंग समाधानों की स्वायत्त रूप से खोज और परिशोधन करती है, जो मानव-निर्मित बेसलाइन की तुलना में त्रुटि में चार क्रमों (orders of magnitude) तक अधिक कमी लाते हुए नवीन, उभरती हुई कार्यप्रणालियों को उत्पन्न करती है।
यह शोध पत्र आर्बर (Arbor) सिमुलेशन फ्रेमवर्क का एक विस्तार प्रस्तुत करता है जो विविध सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी तंत्रों के साथ रूपात्मक रूप से विस्तृत न्यूरोनल नेटवर्क के कुशल, बड़े पैमाने पर मॉडलिंग को सक्षम बनाता है, जो इसके उत्कृष्ट प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है और यह प्रकट करता है कि डेंड्राइटिक संरचना दीर्घकालिक सूचना भंडारण को कैसे प्रभावित करती है।
यह शोध पत्र एक रूल-बेस्ड स्पेशियल मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स यू-नेट (Rule-Based Spatial Mixture-of-Experts U-Net) प्रस्तावित करता है जो स्पष्ट तार्किक नियमों के माध्यम से महत्वपूर्ण पिक्सेल-स्तरीय व्याख्यात्मकता प्रदान करते हुए, और बी डीएस 500 (BSDS500) बेंचमार्क पर अत्याधुनिक एज डिटेक्शन प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए स्थानिक-अनुकूलित विशेषज्ञ गेटिंग (spatially-adaptive expert gating) और एक ताकागी-सुगेनो-कांग फजी हेड (Takagi-Sugeno-Kang fuzzy head) को एकीकृत करता है।
FlashSchNet एक IO-सचेत (IO-aware), कोर्स-ग्रेन्ड न्यूरल नेटवर्क मॉलिक्यूलर डायनेमिक्स फ्रेमवर्क है जो एक सिंगल GPU पर 1000 ns/day थ्रूपुट प्राप्त करता है—जो SchNet-स्तर की सटीकता बनाए रखते हुए गति में क्लासिकल फोर्स फील्ड्स से भी आगे है—जो फ्यूज्ड रेडियल बेसिस कंप्यूटेशन, मटेरियलइजेशन-फ्री मैसेज पासिंग, CSR-आधारित एग्रीगेशन और चैनल-वाइज क्वांटाइजेशन के चार प्रमुख अनुकूलनों का उपयोग करता है।