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यह शोध पत्र मनी म्यूल (money mule) खातों की पहचान करने के लिए एक एंड-टू-एंड पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो एक लाइटजीबीएम (LightGBM) क्लासिफायर, ट्री-शैप (TreeSHAP) एट्रिब्यूशन और प्राकृतिक भाषा में विवरण उत्पन्न करने के लिए एक एलएलएम (LLM) को जोड़ता है, जिससे लाइव प्रोडक्शन वातावरण में प्रतिकूल पहचान (adverse detection) में 60% की वृद्धि और विश्लेषक दक्षता में सुधार हुआ है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत, प्राथमिक विश्लेषण प्रस्तुत करता है जो किसी भी सामान्य नॉर्म कॉन्ट्रैक्टिव मैपिंग और मल्टीप्लिकेटिव नॉइज़ वाले स्टोकेस्टिक एप्रोक्सिमेशन के लिए पहले सब-गॉसियन मैक्सिमल कंसन्ट्रेशन बाउंड्स और मीन-स्क्वेर बाउंड्स को स्थापित करता है, जो एक औसत नॉइज़ सीक्वेंस और संभाव्य इंडक्शन का लाभ उठाकर जटिल स्मूथिंग तकनीकों से बचता है।
यह शोधपत्र RELIABLE-BA को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन साक्ष्य-आधारित ढांचा (evidential framework) है जो प्रोटीन-लिगैंड बाइंडिंग एफिनिटी भविष्यवाणी के लिए संदर्भ-निर्भर विश्वसनीयता अनुमानों के साथ कई डॉकिंग इंजनों को संलयित (fuse) करता है ताकि विश्वसनीय, सुव्यवस्थित अनिश्चितता माप प्रदान किया जा सके, जिससे ड्रग डिस्कवरी में भविष्यवाणी सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए कम-विश्वास वाले युग्मों को फ़िल्टर करना सक्षम हो सके।
यह शोधपत्र एक ब्लैक-बॉक्स फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एक ग्रेडिएंट ट्रैकर और एक एडेप्टिव प्रीकंडीशनर का उपयोग करके स्टोकेस्टिक नॉनकॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन को ऑनलाइन कॉनवेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन में स्टैटिक रिग्रेट मिनिमाइजेशन में कम करता है, जिससे स्मूथ और नॉन-स्मूथ दोनों उद्देश्यों के लिए इष्टतम अभिसरण दर प्राप्त होती है और AdaGrad तथा Shampoo जैसे एडेप्टिव तरीकों के सैद्धांतिक आधारों के संबंध में एक प्रमुख खुली समस्या का समाधान होता है।
PoLoRA एक नवीन ऑप्टिमाइज़र है जो लो-रैंक एडेप्टेशन (LoRA) के लिए उत्पाद-जागरूक स्पेक्ट्रल अपडेट (product-aware spectral updates), कर्वेचर प्रीकंडीशनिंग (curvature preconditioning), और एक मैग्नीट्यूड कंट्रोल रूल (magnitude control rule) को जोड़ता है ताकि मानक Adam की तुलना में तेज़ अभिसरण (convergence), लर्निंग रेट स्थिरता, और रैंक चयन के प्रति कम संवेदनशीलता प्राप्त की जा सके, जिसमें न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड शामिल है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि मानक ट्रांसफॉर्मर विशिष्ट कार्यों के लिए शायद ही कभी इष्टतम होते हैं, उनकी गैर-रेखीयताओं (non-linearities) को अनुकूलित करना यह प्रकट करता है कि अत्यधिक कार्य-विशिष्ट आर्किटेक्चर एल्गोरिद्मिक कार्यों पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार कर सकते हैं, जबकि अधिक सार्वभौमिक रूप से संगत डिज़ाइन भाषा और कोड डोमेन में मामूली लाभ प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र TypiCore को प्रस्तुत करता है, जो टाइम सीरीज़ पर क्लास-इन्क्रीमेंटल लर्निंग के लिए एक नवीन हाइब्रिड एक्टिव क्वेरी रणनीति है, जो प्रतिनिधि मेमोरी बफ़र्स बनाने के लिए टिपिकैलिटी (typicality) और डाइवर्सिटी (diversity) आधारित नमूना चयन के बीच बारी-बारी से कार्य करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में लेबल दक्षता और प्रदर्शन में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है और एनोटेशन बजट के एक अंश के साथ पूर्णतः पर्यवेक्षित परिणामों के बराबर पहुँचता है।
यह शोध पत्र GeneSpeak-FP को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित रिट्रीवल मॉडल है जो एक क्लोज्ड लाइब्रेरी सेटिंग के भीतर देखे गए सिंगल-सेल परटर्बेशन सिग्नेचर से विशिष्ट आणविक लक्ष्यों और यौगिकों की सफलतापूर्वक पहचान करता है, जो बेसलाइन कंट्रोल्स की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त करता है और साथ ही अनदेखे संदर्भों पर और अधिक सत्यापन की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एनकोडर जैकोबियन कंडीशनिंग (encoder Jacobian conditioning) को ट्राइमोडल कंट्रास्टिव लर्निंग (trimodal contrastive learning) के लिए एक महत्वपूर्ण कारक के रूप में पहचानता है और ज्यामिति-संरक्षण वाले एनकोडर्स (geometry-preserving encoders) का प्रस्ताव करता है जो, सरल वास्तुशिल्प संशोधनों के माध्यम से, स्पेक्ट्रल कोलैप्स (spectral collapse) और प्रवर्धन (amplification) को रोककर मल्टीमोडल संरेखण (multimodal alignment) और रिट्रीवल प्रदर्शन में सुधार करते हैं।
यह शोध पत्र एक वेरिएशनल इन्फरेंस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लेटेंट रीजनिंग स्ट्रैटेजीज़ को उजागर करने के लिए एक प्री-ट्रेन्ड लैंग्वेज मॉडल के रिस्पॉन्स डिस्ट्रीब्यूशन को एक राउटर और एक जनरेटर में विभाजित करता है, जो यह सुनिश्चित करने के लिए कि लेटेंट कोड्स स्ट्रैटेजी-संबंधित विविधताओं को कैप्चर करें हाई बेस-मॉडल सरप्राइज़ल वाले टोकन्स को प्राथमिकता देकर पोस्टीरियर कोलैप्स पर विजय प्राप्त करता है।