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यह शोध पत्र मेट्रिक प्रोजेक्शन और फिक्स्ड पॉइंट्स को इंट्रिन्सिक वॉल्यूम (intrinsic volumes) से जोड़कर एक उत्तल सेट (convex set) के गॉसियन विड्थ (Gaussian width) के लिए नए अपघटन स्थापित करता है, और अंततः यह प्रदर्शित करता है कि विड्थ इन वॉल्यूम के एक एकल "पीक इंडेक्स" (peak index) द्वारा नियंत्रित होती है और सबसे खराब स्थिति में शास्त्रीय सीमाओं को पुनः प्राप्त करती है।
यह शोध पत्र एक डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग-आधारित एडेप्टिव बीम मैनेजमेंट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मल्टी-पैनल mmWave नेटवर्क में स्थानिक डोमेन विशेषताओं और वास्तविक समय के अवलोकनों का लाभ उठाकर यूजर थ्रूपुट को 16% तक बढ़ाने और लीगेसी विधियों की तुलना में लेटेंसी को 3-7 गुना कम करने के लिए महत्वपूर्ण रूप से सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र स्थानीय सुसंगतता (local coherence) और प्रतिबंधित सममिति गुण (Restricted Isometry Property) का विस्तार करके हिल्बर्ट स्थानों (Hilbert spaces) में अनंत-आयामी जनरेटिव संकुचित संवेदन (generative compressed sensing) के लिए एक कठोर सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है ताकि रिज़ॉल्यूशन-स्वतंत्र नमूना वितरण प्राप्त किया जा सके जो पूर्ववर्ती के अंतर्निहित आयाम के आनुपातिक स्थिर रिकवरी की गारंटी देता है, एक ऐसा निष्कर्ष जिसे डार्सी प्रवाह (Darcy flow) पर संख्यात्मक प्रयोगों द्वारा मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र स्पार्स स्टोकेस्टिक ब्लॉक मॉडल में एसिम्प्टोटिक म्यूचुअल इंफॉर्मेशन (asymptotic mutual information) को इसके क्रिटिकल पॉइंट पर मूल्यांकित एक स्पष्ट फंक्शनल के रूप में प्रस्तुत करता है, साथ ही एक फोर-कम्युनिटी उदाहरण के माध्यम से कुछ वेरिएशनल फॉर्मूलाओं की सीमाओं को भी प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन बहु-चरणीय ढांचे के माध्यम से विविक्त एंट्रॉपी योग-गुणन परिघटनाओं (discretized entropy sum-product phenomena) को स्थापित करने के लिए द्विचरीय यादृच्छिक चरों (bivariate random variables) हेतु फ्रॉस्टमैन स्थितियों (Frostman conditions) को प्रस्तुत करता है, जो सामान्य बहुपदों को विकर्ण द्विघात मामलों (diagonal quadratic cases) में कम करके सघन ग्राफों के साथ अभिनव योग-गुणन अनुमान प्रदान करता है।
यह शोध पत्र संपीड़न दक्षता सिद्धांत (CEP) को एक सब्सट्रेट-स्वतंत्र तंत्र के रूप में प्रस्तावित करता है जो यह स्पष्ट करता है कि जैविक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता दोनों ही उन शिफ्ट-स्थिर इनवेरियंट्स (shift-stable invariants) को प्राथमिकता देकर समान निरूपणों पर क्यों अभिसरित होते हैं जो कोड-लंबाई दंड (codelength penalties) को न्यूनतम करते हैं, जिससे चयापचय बाधाओं, कोडिंग दक्षता और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सुदृढ़ता को एक साझा भविष्य कहनेवाला संपीड़न ढांचे के तहत एकीकृत किया जा सके।
यह अध्ययन भौगोलिक इम्पलिसिट न्यूरल रिप्रेजेंटेशन्स (INRs) की अंतर्निहित विमा (intrinsic dimensionality) का पहला विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि उनकी प्रभावी जटिलता उनकी परिवेशी विमा (ambient dimension) से काफी कम है, स्थानिक रिज़ॉल्यूशन और इनपुट मोडैलिटीज के साथ भिन्न होती है, और मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने तथा स्थानिक आर्टिफैक्ट्स का निदान करने के लिए एक सुदृढ़, लेबल-मुक्त मीट्रिक के रूप में कार्य करती है।
यह शोध पत्र शुद्ध स्थानीय विभेदक गोपनीयता (लोकल डिफरेंशियल प्राइवेसी) से परे शफ़ल तंत्रों में गोपनीयता प्रवर्धन (प्राइवेसी एम्प्लीफिकेशन) को चित्रित करने के लिए एक नवीन "शफल इंडेक्स" पैरामीटर प्रस्तुत करता है, जो सटीक संख्यात्मक विश्लेषण के लिए सीमांत बंध (एसिम्प्टोटिक बाउंड्स) और एक कुशल FFT-आधारित एल्गोरिदम दोनों प्रदान करता है।
यह शोध पत्र दो बहुभिन्नरूपी गाऊसी वितरणों (multivariate Gaussian distributions) के बीच कुलबैक-लीब्लर डाइवर्जेंस (Kullback-Leibler divergence) के लिए सटीक सुप्रीमम (supremum) और प्राप्ति की स्थितियों को स्थापित करता है, जो तीसरे वितरण के प्रति सीमित डाइवर्जेंस को देखते हुए मौजूदा शिथिल त्रिकोण असमानता सीमाओं (relaxed triangle inequality bounds) को परिष्कृत करता है और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डिटेक्शन (out-of-distribution detection) तथा सुरक्षित सुदृढीकरण शिक्षण (safe reinforcement learning) में उनकी उपयोगिता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र CSRv2 प्रस्तुत करता है, जो एक सिद्धांत-आधारित प्रशिक्षण ढांचा है जिसमें प्रोग्रेसिव k-एनीलिंग और सुपरवाइज्ड कॉन्ट्रास्टिव ऑब्जेक्टिव्स शामिल हैं जो डेंस मॉडल्स के समान प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए अल्ट्रा-स्पार्स एम्बेडिंग्स को सफलतापूर्वक स्थिर करते हैं, जबकि कंप्यूट और मेमोरी दक्षता में 300 गुना तक सुधार प्रदान करते हैं।