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cs.LG

22037 पेपर

⚡ electrical engineering

Coordinate-Queryable Neural Field Reconstruction for EEG Spatial Super-Resolution with Unseen-Electrode Generation

यह शोध पत्र एक कोऑर्डिनेट-क्वेरीएबल न्यूरल फील्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो ईईजी (EEG) स्थानिक सुपर-रिज़ॉल्यूशन को एक साझा सशर्त स्कैल्प फील्ड सीखने के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे देखे गए चैनलों को उनके निर्देशांकों के साथ एक लेटेंट कंडीशन में एनकोड करके कोऑर्डिनेट-आधारित सिग्नल सिंथेसिस के माध्यम से रैंडम गायब चैनलों और सख्ती से अनदेखे इलेक्ट्रोड सिग्नल्स दोनों का सुदृढ़ पुनर्निर्माण सक्षम होता है।

Hongjun Liu, Leyu Zhou, Zijianghao Yang, Chao Yao2026-06-24
⚡ electrical engineering

WiFi-Based People Counting Using Beam-Steerable Antennas: A Test-bed Study

यह शोध पत्र बीम-स्टीयरेबल एंटेना और वाई-फाई चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन (CSI) का उपयोग करके सर्वव्यापी पीपल काउंटिंग (लोगों की गिनती) और री-आइडेंटिफिकेशन को सक्षम करने पर एक टेस्ट-बेड अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो वाई-फाई 7 जैसे भविष्य के मानकों की उन्नत सेंसिंग क्षमताओं का लाभ उठाता है।

Riccardo Bersan, Anay Ajit Deshpande, Sanaz Kianoush, Daniele Piazza, Stefano Savazzi2026-06-24
🔬 materials science

Computational references are not experiments: pre-registered validation of machine-learned sodium-cathode voltages

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सोडियम-कैथोड वोल्टेज के लिए मशीन-लर्निंग स्क्रीन, जो व्यवस्थित त्रुटियों वाले कम्प्यूटेशनल रूप से व्युत्पन्न संदर्भों पर निर्भर करते हैं, प्रयोगात्मक डेटा के विरुद्ध पूर्व-पंजीकृत सत्यापन में विफल रहे क्योंकि यह विफलता मॉडल के बजाय संदर्भ मानों में 0.54 V के प्रमुख पूर्वाग्रह के कारण थी, जिसके परिणामस्वरूप लेखकों ने स्क्रीन को सेवानिवत्त करने और एक नए अंशांकन ऑडिट के प्रति प्रतिबद्ध होने का निर्णय लिया।

Krishna Teja Vepa2026-06-24✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Systematic Exploration of 4-Expert Heterogeneous Mixture-of-Experts via Automated Pipeline Search

यह शोध पत्र LEMUR डेटासेट के भीतर विषम 4-एक्सपर्ट मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट आर्किटेक्चर की खोज के लिए एक स्वचालित पाइपलाइन प्रस्तुत करता है, जो एक महत्वपूर्ण वर्णमाला क्रम संबंधी पूर्वाग्रह (alphabetical enumeration bias) को प्रकट करता है जिसने खोज स्थान को AirNet-केंद्रित संयोजनों तक सीमित कर दिया था, जबकि उच्च-सटीकता वाले एन्सेम्बल्स के लिए ShuffleNet और MobileNetV3 को इष्टतम भागीदारों के रूप में पहचाना।

Yashkumar R Lukhi, Harsh Rameshbhai Moradiya, Radu Timofte, Dmitry Ignatov2026-06-24
🤖 machine learning

Weight-Space Geometry of Offline Reasoning Training

यह शोध पत्र एक Qwen3-4B मॉडल पर छह ऑफलाइन रीजनिंग ट्रेनिंग विधियों के वेट-स्पेस ज्योमेट्री का विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ SFT, RFT और RIFT लगभग कोलीनियर अपडेट्स के साथ समान सटीकता की ओर अभिसरित होते हैं, वहीं DPO एक विशिष्ट, निकट-लंबवत (near-orthogonal) सबस्पेस अपनाता है जो GSM8K और AIME26 बेंचमार्क पर काफी बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है, जबकि ऑफलाइन GRPO SFT लॉस बेसिन के भीतर रहते हुए भी एक पर्याप्त लंबवत घटक पेश करता है।

Aleksandr Nikolich, Igor Kiselev, Vladimir Platonov, Karina Romanova2026-06-24
🤖 machine learning

A Survey on Federated Causal Discovery and Inference

यह शोध पत्र फेडरेटेड कॉज़ल डिस्कवरी और इन्फरेंस का एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा प्रदान करता है जो कई आयामों में मौजूदा विधियों को वर्गीकृत करता है, एक कॉज़ल रीजनिंग पाइपलाइन के पूरक चरणों के रूप में उनके संबंध को औपचारिक रूप देता है, और प्रमुख चुनौतियों एवं भविष्य की अनुसंधान दिशाओं की पहचान करता है।

Xianjie Guo, Yuwei Wang, Guodu Xiang, Xiaoli Tang, Kui Yu, Han Yu, Qiang Yang2026-06-24
🧬 biology

JEDEL: Zero-Shot DNA-Encoded Library Design for Early-Stage Drug Discovery

JEDEL एक नवीन ज़ीरो-शॉट फ्रेमवर्क है जो सक्रिय लिगैंड्स के 3D फार्माकोफोर निरूपणों को सीधे प्रयोगिक रूप से साध्य, संश्लेषण-तैयार DNA-एन्कोडेड लाइब्रेरी में अनुवादित करता है, जो संवेदी इंटरैक्शन पैटर्न को खरीदे जा सकने वाले बिल्डिंग ब्लॉक्स का उपयोग करके स्केलेबल कॉम्बिनेटोरियल मार्गों पर मैप करता है, जिससे यह बिना किसी लक्ष्य-विशिष्ट पुनरप्रशिक्षण के कई प्रोटीन लक्ष्यों में मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zygimantas Jocys, Zhanxing Zhu, Henriette M. G. Willems, Katayoun Farrahi2026-06-24
🤖 machine learning

Synergizing Physically Constrained MCMC and Chemical-Informed Gaussian Processes for Reaction Network Discovery

यह शोध पत्र PC-MCMC-CIGP प्रस्तुत करता है, जो एक पुनरुत्पादक ग्रे-बॉक्स वर्कफ़्लो है जो रिएक्शन टोपोलॉजी की खोज के लिए फिजिकली कंस्ट्रेंड MCMC को केमिकल-इन्फॉर्म्ड गॉसियन प्रोसेस के साथ सिनर्जाइज़ करता है, जो वास्तविक रिएक्शन मैकेनिज्म को भ्रामक फिट्स से अलग करने की श्रेष्ठ क्षमता प्रदर्शित करता है और मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में रिएक्शन यील्ड में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Runzhe Liu, Zihao Wang, Wenbo Yang, Shengyang Tao2026-06-24
🤖 machine learning

Machine Learning and Deep Learning for Exoplanet Detection and Atmospheric Characterization with JWST and the Upcoming Ariel Mission

यह समीक्षा जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप (JWST) और आगामी एरियल (Ariel) मिशन के लिए एक्सोप्लैनेट (बाहरी ग्रह) का पता लगाने और उनके वायुमंडलीय लक्षण वर्णन को त्वरित करने एवं बढ़ाने में मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की परिवर्तनकारी भूमिका का संश्लेषण करती है, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में उनकी बेहतर गति और सटीकता को रेखांकित करती है और साथ ही प्रमुख चुनौतियों और भविष्य के अनुसंधान दिशाओं को भी रूपरेखा प्रदान करती है।

Muallim Yakubu, Vwavware Oruaode Jude2026-06-24
🔢 mathematics

Hessian-augmented Supervised Learning for Hamilton-Jacobi-Bellman PDEs

यह शोध पत्र पॉन्ट्र्यागिन मैक्सिमम प्रिंसिपल और रिकाटी समीकरणों से प्राप्त ग्रेडिएंट और हेसियन जानकारी के साथ स्पार्स पॉलीनोमियल रिग्रेशन को संवर्धित करके, नियतात्मक इष्टतम नियंत्रण समस्याओं में वैल्यू फंक्शन्स को अनुमानित करने के लिए एक डेटा-संचालित विधि प्रस्तुत करता है, जिससे केवल वैल्यू-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी में महत्वपूर्ण कमी आती है और क्लोज्ड-लूप प्रदर्शन में सुधार होता है।

Matías Gómez-Aedo, Behzad Azmi, Yuyang Huang, Dante Kalise, Karl Kunisch2026-06-24