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20856 पेपर

🌀 nonlinear sciences

Entropic Regression DMD (ERDMD) Discovers Informative Sparse and Nonuniformly Time Delayed Models

यह शोध पत्र एंट्रोपिक रिग्रेशन DMD (ERDMD) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो अराज प्रणालियों (chaotic systems) के सटीक पुनर्निर्माण और बहुस्तरीय विशेषताओं (multiscale features) की पहचान करने में सक्षम उच्च-निष्ठा वाले, विरल (sparse) और सुदृढ़ मल्टी-स्टेप डायनेमिक मोड डिकंपोजिशन मॉडलों के निर्माण के लिए इष्टतम, गैर-समान समय विलंबों (nonuniform time delays) की खोज हेतु एंट्रोपिक रिग्रेशन का उपयोग करती है।

Christopher W. Curtis, Erik Bollt, Daniel Jay Alford-Lago2026-07-03
⚡ electrical engineering

A Wearable Device Dataset for Mental Health Assessment Using Laser Doppler Flowmetry and Fluorescence Spectroscopy Sensors

यह अध्ययन एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट और लेजर डॉपलर फ्लोमेट्री एवं फ्लोरोसेंस स्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग करने वाले पहनने योग्य उपकरण को प्रस्तुत करता है, जो उंगलियों के पोरों में रक्त प्रवाह और ऊतक गतिविधि के पैटर्न के माध्यम से तनाव-संबंधी मानसिक स्वास्थ्य लक्षणों का गैर-आक्रामक रूप से पता लगाने के लिए, व्यक्तिपरक स्व-रिपोर्ट प्रश्नावली का एक संभावित विकल्प प्रदान करता है।

Minh Ngoc Nguyen, Khai Le-Duc, Tan-Hanh Pham, Trong Nhan Nguyen, Bailey Trang, Ba Kien Tran, Viktor Dremin, Sergei Sokol (…)2026-07-03
🧬 biology

Meta-Representational Predictive Coding: Neuroscience-Informed Self-Supervised Learning

यह शोध पत्र मेटा-रिप्रजेंटेशनल प्रेडिक्टिव कोडिंग (MPC) प्रस्तुत करता है, जो एक तंत्रिका विज्ञान-प्रेरित स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण ढांचा है जो बैकप्रोपैगेशन या कच्चे इनपुट जेनेरेटिव मॉडलिंग पर निर्भर हुए बिना, सक्रिय अनुमान और समानांतर स्ट्रीम प्रतिनिधित्व भविष्यवाणी का लाभ उठाकर जैविक रूप से प्रशंसनीय, एनकोडर-ओनली लर्निंग प्राप्त करता है।

Alexander Ororbia, Karl Friston, Rajesh P. N. Rao2026-07-03
🤖 machine learning

Learning 3D-Gaussian Simulators from RGB Videos

यह शोध पत्र 3DGSim का प्रस्ताव करता है, जो एक एंड-टू-एंड सीखा गया 3D सिम्युलेटर है जो मल्टी-व्यू RGB डेटा से यथार्थवादी नोवेल व्यू वीडियो उत्पन्न करने और भौतिक अंतःक्रियाओं को सीधे कैप्चर करने के लिए 3D पुनर्निर्माण, पार्टिकल डायनेमिक्स प्रेडिक्शन और टेम्पोरल एग्रीगेशन को एकीकृत करता है, जिसमें बिना किसी विशेषाधिकार प्राप्त 3D ग्राउंड ट्रुथ की आवश्यकता नहीं होती है।

Mikel Zhobro, Andreas René Geist, Georg Martius2026-07-03
🤖 AI

MAGIK: Mapping to Analogous Goals via Imagination-enabled Knowledge Transfer

MAGIK एक नवीन ढांचा है जो एक इमेजिनेशन मैकेनिज्म का लाभ उठाकर संस्थाओं (entities) को स्रोत डोमेन से लक्ष्य डोमेन में मैप करने में सक्षम बनाता है, जिससे सुदृढीकरण सीखने वाले एजेंटों (reinforcement learning agents) को बिना लक्ष्य वातावरण के साथ इंटरैक्शन के समान कार्यों में ज़ीरो-शॉट ट्रांसफर प्राप्त करने में मदद मिलती है, जिससे न्यूनतम मानवीय पर्यवेक्षण के साथ मूल नीति का पुन: उपयोग संभव हो पाता है।

Ajsal Shereef Palattuparambil, Thommen George Karimpanal, Santu Rana2026-07-03
🤖 machine learning

Counterfactual Survival Q-learning via Buckley-James Boosting, with Applications to ACTG 175 and CALGB 8923

यह शोध पत्र एक लचीले बकल-जेम्स बूस्टिंग क्यू-लर्निंग (Buckley-James Boosting Q-learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो राइट-सेंसर्ड सर्वाइवल डेटा से आनुपातिक जोखिम धारणाओं (proportional hazards assumptions) पर निर्भर किए बिना इष्टतम गतिशील उपचार व्यवस्था (optimal dynamic treatment regimes) का अनुमान लगाने के लिए त्वरित विफलता समय मॉडलिंग (accelerated failure time modeling) को पुनरावृत्ति बूस्टिंग के साथ जोड़ता है, जो एचआईवी (HIV) और ल्यूकेमिया क्लिनिकल ट्रायल के सिमुलेशन और विश्लेषण दोनों में बेहतर सटीकता और स्थिरता प्रदर्शित करता है।

Jeongjin Lee, Jong-Min Kim2026-07-03
⚡ electrical engineering

Scaling to Multimodal and Multichannel Heart Sound Classification with Synthetic and Augmented Biosignals

यह शोध पत्र पारंपरिक सिग्नल प्रोसेसिंग को डीनॉइजिंग डिफ्यूजन मॉडल के साथ जोड़कर सिंक्रोनाइज़्ड और मल्टीचैनल हृदय ध्वनि डेटासेट की कमी को संबोधित करता है, जिससे संवर्धित डेटा (augmented data) निर्मित होता है, जो एक Wav2Vec 2.0-आधारित ट्रांसफार्मर क्लासिफायर को सिंगल-चैनल, मल्टीमॉडल और मल्टीचैनल परिदृश्यों में हृदय रोगों का पता लगाने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।

Milan Marocchi, Matthew Fynn, Kayapanda Mandana, Yue Rong2026-07-03
🤖 machine learning

LLM Priors for ERM over Programs

यह शोधपत्र \textsc{LLM-PV} को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रपोज़-एंड-वेरिफाई (प्रस्ताव-और-सत्यापन) ढांचा है जो थकाऊ गणना (exhaustive enumeration) या ग्रेडिएंट अपडेट के बिना डिस्क्रीट प्रोग्राम क्लासेस पर कुशलतापूर्वक एम्पिरिकल रिस्क मिनिमाइजेशन करने के लिए प्री-ट्रेन्ड एलएलएम प्रायर्स (pretrained LLM priors) का लाभ उठाता है, जिससे उन एल्गोरिद्मिक कार्यों पर सुदृढ़ सामान्यीकरण सक्षम होता है जहाँ पारंपरिक विधियाँ विफल हो जाती हैं।

Shivam Singhal, Priyadarsi Mishra, Eran Malach, Tomer Galanti2026-07-03
🔬 physics

A Storm-Centric 250 m NEXRAD Level-II Dataset for High-Resolution ML Nowcasting

यह शोध पत्र Storm250-L2 को प्रस्तुत करता है, जो NEXRAD Level-II और GridRad-Severe डेटा से प्राप्त एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन (250 मीटर) तूफान-केंद्रित रडार डेटासेट है, जिसे मौजूदा सार्वजनिक डेटासेट की मोटे रिज़ॉल्यूशन की सीमाओं को दूर करने और अत्यधिक संवहनी मौसम के अधिक सटीक मशीन लर्निंग-आधारित नाउकास्टिंग को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Andy Shi2026-07-03
🤖 machine learning

Geometry as a Missing Axis of Representation Quality: The Variational Geometric Information Bottleneck under Data Scarcity

यह शोध पत्र वेरिएशनल ज्योमेट्रिक इंफॉर्मेशन बॉटलनेक (V-GIB) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो गैर-एसिम्प्टोटिक सामान्यीकरण सीमाओं (non-asymptotic generalization bounds) को प्राप्त करने के लिए प्रतिनिधित्व अधिगम (representation learning) उद्देश्य में लेटेंट ज्योमेट्री—विशेष रूप से वक्रता (curvature) और आंतरिक आयाम (intrinsic dimension)—को स्पष्ट रूप से समाहित करता है और मानक विधियों की तुलना में डेटा की कमी के तहत बेहतर प्रदर्शन को अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित करता है।

Ronald Katende2026-07-03