💻 Category

cs.CE

602 पेपर

🔬 physics

A Multi-Resolution Finite-Volume Inspired Deep Learning Framework for Spatiotemporal Dynamics Prediction

यह शोधपत्र MuRFiV प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-रेज़ोल्यूशन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो जटिल स्पैटियोटेम्पोरल डायनेमिक्स (स्पेश-टाइम डायनेमिक्स), जो आंशिक अवकल समीकरणों (पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशंस) द्वारा नियंत्रित होते हैं, के सुदृढ़, सटीक और स्थिर दीर्घकालिक पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए फाइनाइट-वॉल्यूम-प्रेरित इंडक्टिव बायस को फिजिक्स प्रायर्स के साथ एकीकृत करता है, जो मानक डेटा-संचालित बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Xin-Yang Liu, Xiantao Fan, Jian-Xun Wang2026-07-02
🤖 machine learning

Interpretable vs Learned Encoders for High-Cardinality Fraud Detection

यह अध्ययन IEEE-CIS धोखाधड़ी डेटासेट पर सात श्रेणीबद्ध एन्कोडिंग विधियों का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि एंटिटी एम्बेडिंग्स संयुक्त मल्टी-कॉलम निरूपणों का लाभ उठाकर उच्चतम AUC-ROC प्राप्त करते हैं (CatBoost के साथ टाई), जबकि वे पारंपरिक टियर ग्रुप एन्कोडिंग से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और AUC-PR में ट्री-आधारित पाइपलाइनों का मुकाबला करने में विफल रहते हैं।

Xiao Han, Jingjing Liu, Moxuan Zheng, Zhen Zhang, Chenyu Wu2026-07-02
💻 computer science

Shape optimization of pneumatic soft actuators

यह शोध पत्र हीयुरिस्टिक (heuristic) विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए एक ग्रेडिएंट-आधारित इनवर्स डिज़ाइन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है ताकि अनुकूलित यांत्रिक प्रतिक्रियाओं और विशिष्ट विरूपण पैटर्न वाले त्रि-आयामी न्यूमैटिक सॉफ्ट एक्चुएटर्स का संश्लेषण किया जा सके, जिसकी क्षमता प्रायोगिक परीक्षण और संख्यात्मक सिमुलेशन के बीच मजबूत सहसंबंधों के माध्यम से प्रमाणित की गई है।

Anna Dalklint, Vilmer Dahlberg, Katia Bertoldi2026-07-01
🤖 machine learning

Mind the Residual Gap: Probabilistic Downscaling under Real-World Bias

यह शोध पत्र ReMatch प्रस्तुत करता है, जो एक संभाव्य डाउनस्केलिंग (probabilistic downscaling) विधि है जो प्रशिक्षण अवशेष वितरण (training residual distributions) को परीक्षण-समय के शासन (test-time regimes) के साथ संरेखित करने के लिए PCA स्पेस में ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट का उपयोग करता है, जिससे उन वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में व्यवस्थित पूर्वाग्रहों और कम-विक्षेपण (under-dispersion) को सुधारा जा सके जहाँ मानक माध्य-अवशेष (mean-residual) दृष्टिकोण विफल हो जाते हैं।

Yujin Kim, Nidhi Soma, Sarah Dean2026-07-01
🧬 biology

Structure-Regularized Interpretable TCR-Epitope Prediction

यह शोध पत्र TCR-SRIM को प्रस्तुत करता है, जो एक संरचना-नियमित (structure-regularized) व्याख्यात्मक-दर-डिज़ाइन (interpretable-by-design) मॉडल है जो अत्याधुनिक TCR-एपिटोप बाइंडिंग भविष्यवाणी प्राप्त करता है और साथ ही यह प्रकट करता है कि वर्तमान संरचना भविष्यवाणी उपकरण, प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन के बावजूद, प्रयोगात्मक रूप से हल की गई संरचनाओं की तुलना में कम सटीक इंटरेक्शन पैटर्न और कम बाइंडिंग-साइट विविधता प्रदान करते हैं।

Jiarui Li, Zixiang Yin, Yunbei Zhang, Janet Wang, Samuel J. Landry, Zhengming Ding, Ramgopal R. Mettu2026-07-01
🔬 physics

Scaling Storm-Resolving Atmospheric AI Simulation to the Entire Planet

यह शोध पत्र STRATA को प्रस्तुत करता है, जो एक टाइल-आधारित प्रशिक्षण रणनीति और नवीन वास्तुशिल्प घटकों का लाभ उठाकर पारंपरिक भौतिक मॉडलों की कम्प्यूटेशनल सीमाओं को दूर करने के लिए 4.9-किमी रिज़ॉल्यूशन पर स्थिर, ऊर्जा-कुशल, वैश्विक तूफान-अनुरूप वायुमंडलीय सिमुलेशन उत्पन्न करने में सक्षम पहला ऑटोरेग्रेसिव AI एमुलेटर है।

Zeyuan Hu, Akshay Subramaniam, Noel Keen, Tao Ge, Jaideep Pathak, Mohammad Shoaib Abbas, Suman Ravuri, Karthik Kashinath (…)2026-07-01
🤖 AI

CSTrader: A Testbed for Language-Grounded Trading in a Community-Driven Virtual Asset Market

यह शोध पत्र CSTrader को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो काउंटर-स्ट्राइक 2 स्किन मार्केट की अस्थिरता में लाभदायक ट्रेडिंग के लिए हेट्रोजेनियस सिग्नल्स और कम्युनिटी सेंटीमेंट का विश्लेषण करने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, और रिस्क कंट्रोल एवं ट्रांजैक्शन फ्रिक्शन के लिए विशेष एजेंटों के माध्यम से मार्केट इंडेक्स और बेसलाइन मॉडल्स पर बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Yao Shi, Kingfung Luo, Nan Tang, Yuyu Luo2026-07-01
🤖 machine learning

Physics-Informed Distillation of Diffusion Models for PDE-Constrained Generation

यह शोध पत्र फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड डिस्टिलेशन ऑफ डिफ्यूजन मॉडल्स (PIDDM) का प्रस्ताव करता है, जो एक पोस्ट-हॉक डिस्टिलेशन दृष्टिकोण है जो डिफ्यूजन प्रक्रिया के बजाय स्वयं डिस्टिलेशन चरण के दौरान PDE बाधाओं को लागू करता है, जिससे जेन्स गैप (Jensen's Gap) की सीमा को पार करते हुए बेहतर PDE संतुष्टि और कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ सिंगल-स्टेप जनरेशन प्राप्त किया जा सके।

Yi Zhang, Peng Wang, Difan Zou2026-06-30
🔢 mathematics

Comparing Scalar Objective Functions for Multi-Criteria Engineering Optimization

यह शोध पत्र द्वि-मानदंड न्यूनीकरण (bi-criteria minimization) के लिए चार स्केलर उद्देश्य फलन प्रारूपों—भारित योग (weighted sums), उपलब्धि स्केलेराइजिंग फलन (achievement scalarizing functions), वांछनीयता फलन (desirability functions), और फजी-लॉजिक-आधारित दृष्टिकोणों—की तुलना करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जहाँ भारित योग सरल हैं परंतु अवतल फ्रंट्स (concave fronts) पर सीमित हैं, वहीं अन्य विधियाँ प्राथमिकता मानचित्रण (preference mapping) और क्षतिपूर्ति (compensation) के विशिष्ट तंत्रों के माध्यम से गैर-समर्थित पारेटो क्षेत्रों (non-supported Pareto regions) तक प्रभावी ढंग से पहुँचती हैं।

Olaf Frommann2026-06-30
💻 computer science

Toward Exascale AI for Science: A Scalable AI Skill for Autonomous Microkinetics Discovery

यह शोध पत्र एक स्केलेबल, एआई-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एजेंटिक वर्कफ़्लो, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और सरोगेट मॉडल को एकीकृत करता है ताकि स्वायत्त माइक्रोकाइनेटिक्स खोज को सक्षम बनाया जा सके, जिससे विशेषज्ञ हस्तक्षेप को कम किया जा सके और अगली पीढ़ी के सामग्री अनुसंधान की सुदृढ़ता को बढ़ाया जा सके।

Ken-ichi Nomura, William Dawson, Nabankur Dasgupta, Taufeq Mohammed Razakh, Thomas Linker, Kai Ito, Aiichiro Nakano2026-06-30