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यह शोध पत्र 'कोरिलेटिव इन्फॉर्मेशन मैक्सिमाइजेशन' नामक एक जैविक रूप से प्रशंसनीय सुपरवाइज्ड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कोआर्डिनेट डिसेंट का उपयोग करके लेयर एक्टिवेशन्स के बीच कोरिलेटिव म्यूचुअल इन्फॉर्मेशन को अनुकूलित करके वेट सिमिट्री समस्या को हल करता है और यथार्थवादी न्यूरल संरचनाओं का अनुकरण करता है।
यह शोध पत्र मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स मॉडल्स के लिए एक सूचना-सैद्धांतिक ढांचा प्रस्तुत करता है जो गेटिंग तंत्र को एक परिमित-दर (finite-rate) संचार चैनल के रूप में मानता है, जिससे एक सामान्यीकरण सीमा (generalization bound) प्राप्त होती है जो गेटिंग दर, मॉडल की अभिव्यंजना क्षमता और सामान्यीकरण प्रदर्शन के बीच के व्यापार-रहित संबंध (trade-off) को स्पष्ट करती है।
यह शोध पत्र स्टोकेस्टिक नेटवर्क मॉडल में गुडनेस-ऑफ-फिट और टू-सैंपल टेस्टिंग के लिए एक नवीन मैक्सिमम एंट्रॉपी-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो घने (dense) और विरल (sparse) ग्राफ प्रतिमानों में सुसंगत सांख्यिकीय परीक्षण स्थापित करने के लिए बाधायुक्त अनुकूलन (constrained optimization) से लैग्रेंज मल्टीप्लायर्स का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र केवल हाइब्रिड कपलर और फेज शिफ्टर्स का उपयोग करके एनालॉग मैट्रिक्स-वेक्टर गणना करने के लिए रैखिक माइक्रोवेव नेटवर्क को लागू करने हेतु सैद्धांतिक स्थितियों और व्यवस्थित डिजाइन विधियों को स्थापित करता है, जो विशेष रूप से एक हार्डवेयर प्रोटोटाइप के साथ इस दृष्टिकोण को मान्य करता है जो सफलतापूर्वक 4×4 डिस्क्रीट फूरियर ट्रांसफॉर्म की गणना करता है।
यह शोधपत्र बीजगणितीय एक्सपैंडर कोड्स (Algebraic Expander Codes) को प्रस्तुत करता है, जो रीड-सोलोमन स्थानीय बाधाओं (Reed–Solomon local constraints) और गैर-क्रमविनिमेय समूह कक्षाओं (non-commutative group orbits) का उपयोग करने वाले टैनर-प्रकार के कोड्स का एक स्पष्ट परिवार है, जो कम स्थानीय दरों () के लिए भी निरंतर सापेक्ष दूरी और एक धनात्मक वैश्विक दर प्राप्त करता है, जिससे बीजगणितीय अनुप्रयोगों में मानक बाधा-गणना तर्कों (constraint-counting arguments) की सीमाओं को पार किया जा सकता है।
LogitScope एक हल्का, मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) फ्रेमवर्क है जो लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता के बिना इन्फरेंस के दौरान एंट्रॉपी (entropy) और वेरेंट्रॉपी (varentropy) जैसे टोकन-स्तरीय सूचना मेट्रिक्स की गणना करके LLM अनिश्चितता का विश्लेषण करता है और संभावित मतिभ्रम (hallucinations) की पहचान करता है।
यह शोध पत्र एक सरल क्लोज्ड-फॉर्म सन्निकटन (closed-form approximation) प्रस्तावित करता है जो प्राप्त सिग्नल के टेम्पोरल वेरिएंस (temporal variance) का लाभ उठाकर वेसल-जैसे मॉलिक्यूलर कम्युनिकेशन चैनलों में ट्रांसमीटर और रिसीवर के बीच की दूरी का अनुमान लगाता है, जिससे उत्सर्जन समय के ज्ञान की आवश्यकता के बिना लगभग 1% भविष्यवाणी त्रुटि प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक ब्लॉक-पार्टीशन किए गए फाइबोनैकी अनुक्रम का उपयोग करते हुए परिमित स्ट्रिंग्स (finite strings) को प्राकृतिक संख्याओं में एक रैखिक-आकार (linear-size), आक्षेपित (injective) एन्कोडिंग के माध्यम से प्रस्तुत करता है, जो रोस्को की बाइनरी कैरीलेस पेयरिंग पद्धति में निहित घातीय विस्फोट (exponential blowup) से बचते हुए इष्टतम वृद्धि प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र मैनहेम दूरी (Mannheim distance) के तहत गॉसियन पूर्णांकों (Gaussian integers) पर लीनियर कोड्स के लिए नए सैद्धांतिक सीमाएँ स्थापित करता है, जिसमें वॉल्यूम सूत्र, स्फीयर पैकिंग सीमाएँ और स्व-द्वैत कोड्स (self-dual codes) के लिए मैकविलियम्स-प्रकार की पहचान शामिल है, साथ ही यह डिकोडिंग एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है और उन त्रुटियों को सुधारने में इस मीट्रिक के लाभ को प्रदर्शित करता है जिन्हें हैमिंग मीट्रिक के तहत सुधारा नहीं जा सकता है।
यह शोध पत्र 1-बिट ADCs वाले मैसिव MIMO सिस्टम में अपलिंक डेटा डिटेक्शन के लिए एक नया विश्लेषणात्मक ढांचा प्रस्तुत करता है, जो एक बेहतर लीनियर मिनिमम मीन डिस्पर्शन (LMMD) रिसीवर और एक संयुक्त डिटेक्शन रणनीति को डिजाइन करने के लिए अपेक्षित सॉफ्ट-एस्टीमेटेड प्रतीकों को व्युत्पन्न करता है, जो सिंबल एरर रेट में पारंपरिक तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।