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GlaBoost एक नवीन, व्याख्यात्मक मल्टीमॉडल फ्रेमवर्क है जो मौजूदा यूनिमोडल और जेनेरिक मल्टीमॉडल दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर और नैदानिक रूप से सुसंगत ग्लूकोमा जोखिम स्तरीकरण प्राप्त करने के लिए एक उन्नत XGBoost मॉडल के माध्यम से फंडस इमेज एम्बेडिंग, मुक्त-पाठ नैदानिक आकलन और संरचित बायोमार्कर को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र REDI को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, एजेंट-नेटिव फ्रेमवर्क है जो जलवायु और पदार्थ विज्ञान जैसे विविध डोमेन में बड़े पैमाने के वैज्ञानिक डेटासेट को पुनरुत्पादनीय, AI-रेडी संपत्तियों में बदलने के लिए स्वचालित डेटा रूपांतरण, तत्परता मूल्यांकन और प्रोवेनेंस ट्रैकिंग को एकीकृत करता है।
यह अध्ययन ATV3 के पुन: प्रवेश और इसके REBR4 सेंसर पर अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करता है कि रिकॉर्डर के वाहन के उच्च घूर्णन दर का अनुभव करने के बजाय, मुख्य विखंडन घटना से पहले कार्गो बे से अलग होने की अधिक संभावना थी।
यह शोध पत्र SPECTRA प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिकी-सूचित डिजिटल ट्विन फ्रेमवर्क है, जो विविध क्षति तंत्रों के बीच वास्तविक समय की संरचनात्मक विसंगतियों को विश्वसनीय रूप से अनुमानित करने और उन्हें सौम्य परिचालन परिवर्तनशीलता से प्रभावी ढंग से अलग करने के लिए आइगेन-कंप्रेस्ड रिप्रजेंटेशन और रेसिडुअल-ऑगमेंटेड स्पेक्ट्रल फीचर्स का लाभ उठाता है।
यह शोधपत्र एक "क्रिप्टो-माइक्रोइकोनॉमिक ऑब्जर्वेबिलिटी फ्रेमवर्क" प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि बिटकॉइन की संपत्ति संरचनात्मक रूप से असमान है और विविध आर्थिक एजेंटों, विशेष रूप से सर्विस संस्थाओं और एब्यूज एवं इंडिविजुअल खातों के एक छोटे समूह के बीच अत्यधिक केंद्रित है, जो संस्थाओं की परिवर्तनशील संख्या के बावजूद एक निरंतर "व्हेल-इफेक्ट" को बनाए रखता है।
यह शोध पत्र OpenDDE को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, ऑल-एटम बायोमॉलिक्यूलर फाउंडेशन मॉडल है जो उन्नत ड्रग डिस्कवरी क्षमताओं तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए को-फोल्डिंग (co-folding) को एक स्केलेबल स्ट्रक्चरल रीजनिंग लेयर के रूप में उपयोग करता है, जो न केवल सटीक कॉम्प्लेक्स स्ट्रक्चर प्रेडिक्शन को सक्षम बनाता है बल्कि डी नोवो डिज़ाइन, एफिनिटी एस्टीमेशन और चिकित्सीय अनुकूलन के लिए एक फाउंडेशनल प्लेटफॉर्म के रूप में भी कार्य करता है।
यह शोध पत्र 3D मोड शेप रिकग्निशन (mode shape recognition) के लिए एक सुदृढ़ और व्याख्या योग्य ढांचा प्रस्तुत करता है जो विषम परिमित तत्व (finite element) और प्रयोगात्मक डेटा को एक ज्यामिति-स्वतंत्र ग्राफ में बदलने के लिए एक कैनोनिकल इंजीनियरिंग ग्राफ प्रतिनिधित्व (Canonical Engineering Graph Representation) का उपयोग करता है, जिससे मैन्युअल निरीक्षण या समान मेश टोपोलॉजी पर निर्भर किए बिना विविध वाहन आर्किटेक्चर में सटीक, हस्तांतरणीय और भौतिक रूप से व्याख्या योग्य भविष्यवाणियां सक्षम होती हैं।
यह शोध पत्र एक भौतिक रूप से आधारित सिमुलेशन पर कॉज़ल एमएल (causal ML) अनुमानकों का बेंचमार्किंग करके, बिल्डिंग रेट्रोफिट ऊर्जा बचत का अनुमान लगाने में मानक प्रेडिक्टिव मशीन लर्निंग की सीमाओं को संबोधित करता है, जिसमें यह पाया गया है कि डबलएमएल (DoubleML), ऑर्थोगोनलाइजेशन के माध्यम से अडॉप्शन बायस (adoption biases) को प्रभावी ढंग से कम करके अन्य विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र फ्लो-थ्रू टेंसर (FTT) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत कम्प्यूटेशनल ग्राफ आर्किटेक्चर है जो ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन, वास्तविक समय नियंत्रण और कुशल बहु-परत नेटवर्क विश्लेषण को सक्षम करने के लिए विविध परिवहन मॉडलिंग पद्धतियों को एक एकल गणितीय ढांचे में एकीकृत करता है।
यह शोधपत्र SNAP-FM को प्रस्तुत करता है, जो भौतिकी-प्रतिबंधित जनरेटिव मॉडलिंग (physics-constrained generative modeling) को बाधा संतुप्ति (constraint satisfaction) से समझौता किए बिना त्वरित करने के लिए GPU-आधारित नॉनलीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन में ब्लॉक-स्पार्स संरचनाओं का लाभ उठाने हेतु ExaModels.jl और MadNLP.jl का उपयोग करता है।