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यह शोध पत्र Mahjax को प्रस्तुत करता है, जो JAX में निर्मित एक पूर्णतः वेक्टरकृत (fully vectorized), GPU-त्वरितित (GPU-accelerated) रीची माजों (Riichi Mahjong) वातावरण है जो प्रति सेकंड 2 मिलियन स्टेप्स तक के थ्रूपुट के साथ बड़े पैमाने पर सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) को सक्षम बनाता है, जिससे मानव खेल लॉग्स पर निर्भरता के बिना एजेंटों को शून्य से प्रशिक्षित करना सुलभ होता है।
यह शोध पत्र एक डायनेमिक्स-इन्फॉर्म्ड टेम्पोरल फ्यूजन ट्रांसफार्मर सरोगेट प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक अर्थ सिस्टम सिमुलेशन की तुलना में 465x कम्प्यूटेशनल स्पीडअप प्राप्त करता है और साथ ही अटलांटिक और प्रशांत महासागर परिवहन टिपिंग घटनाओं के समय और स्टोकेस्टिक अनिश्चितता का सटीक पूर्वानुमान लगाता है।
TriForces एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic), तीन-धाराओं वाला ढांचा है जो मशीन लर्निंग इंटरएटोमिक पोटेंशियल के लिए एटोमिस्टिक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क की स्थानांतरणीयता (transferability) और डेटा दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए पृथक संरचना और संरचनात्मक निरूपणों के साथ स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण (self-supervised learning) को जोड़ता है।
यह अध्ययन एक व्यापक, डेटा-संचालित पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो कार्यात्मक ऊपरी-अंग की गतिविधियों के दौरान मायोइलेक्ट्रिक प्रोस्थेसिस के वास्तविक समय के नियंत्रण के लिए इष्टतम सिग्नल प्रोसेसिंग मापदंडों और मजबूत क्लासिफायर (विशेष रूप से आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क और एक्स्ट्रा ट्रीज़) की पहचान करने हेतु NINAPRO DB4 डेटासेट पर पदानुक्रमित क्लस्टरिंग (hierarchical clustering) और फीचर सिलेक्शन का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र इस धारणा को चुनौती देता है कि स्व-प्रशिक्षण (self-training) केवल भाषा को सपाट बनाता है, बल्कि यह प्रदर्शित करता है कि इसके बजाय यह एक विषम पतन (asymmetric collapse) के माध्यम से इसे पुनर्गठित करता है जहाँ गहरे वाक्य संरचनात्मक लक्षण क्षय होते हैं जबकि सतही संकेतक प्रवर्धित होते हैं, एक ऐसी घटना जिसे संरचनात्मक गहराई परिकल्पना (Structural Depth Hypothesis) के रूप में औपचारिक रूप दिया गया है।
यह शोध पत्र विजन-आधारित विमान लैंडिंग प्रणालियों के लिए एक नवीन आश्वासन ढांचे (assurance framework) का प्रस्ताव और प्रदर्शन करता है जो मॉडल के सिचुएशन रिप्रेजेंटेशन में कंटेंट को स्टाइल से अलग करने के लिए मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी का उपयोग करके EASA मार्गदर्शन को संतुष्ट करता है, जिससे कार्य-प्रासंगिक विशेषताओं पर विश्वसनीय भविष्यवाणी निर्भरता और रनटाइम आउट-ऑफ-मॉडल-स्कोप डिटेक्शन का विकास सक्षम होता है।
यह शोध पत्र मैट्रुओष्का कॉन्सेप्ट बॉटलनेक मॉडल (MCBM) का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत आर्किटेक्चर है जो अवधारणाओं को एक नेस्टेड पदानुक्रम में व्यवस्थित करता है ताकि एक ही मॉडल के भीतर अनुकूलन योग्य, बहु-स्तर की अनुमान क्षमता (multi-granularity inference) को सक्षम किया जा सके, जिससे स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षित मॉडलों के समान प्रदर्शन बनाए रखते हुए परीक्षण-समय हस्तक्षेप लागत को रैखिक (linear) से लघुगणकीय (logarithmic) क्रम तक कम किया जा सके।
यह शोध पत्र SURF प्रस्तुत करता है, जो ट्रैवर्सल स्पीड (traversal speed) और इसके संबंधित आर्क-लेंथ क्युमुलेटिव डिस्ट्रीब्यूशन फंक्शन (arc-length cumulative distribution function) के ज्यामितीय विश्लेषण पर आधारित एक सिद्धांतगत स्केलेराइजेशन वेट सैंपलिंग नियम को व्युत्पन्न करके पारेटो फ्रंट (Pareto front) का समान कवरेज प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र AVIS को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑटोरेग्रेसिव डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो स्ट्रीमिंग रेस्टोरेशन और मेजरमेंट कंसिस्टेंसी को ऑप्टिमाइज़ करके रीयल-टाइम वीडियो इनवर्स प्रॉब्लम सॉल्विंग को सक्षम बनाता है, जिससे मौजूदा नॉन-ऑटोरेग्रेसिव सॉल्वर्स की तुलना में बेहतर गुणवत्ता बनाए रखते हुए लेटेंसी को काफी कम करता है और थ्रूपुट को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र लोकलाइजेशन मेथड (localization method) नामक एक सामान्य मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो लोकलाइजेशन कर्नेल (localization kernels) और लोकल मीन्स (local means) पर आधारित है, जो ट्रांसफॉर्मर (Transformer) सहित विविध मौजूदा मॉडलों को एकीकृत और सैद्धांतिक रूप से सामान्यीकृत करता है—साथ ही लचीले, डेटा-अनुकूल शिक्षण प्रणालियों को डिजाइन करने के लिए नए उपकरण भी प्रदान करता है।