22512 पेपर
यह शोध पत्र IR3DE को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, रैखिक रिज़ रिग्रेशन-आधारित राउटर है जो किसी दिए गए प्रॉम्प्ट के लिए सबसे उपयुक्त डोमेन-विशेषज्ञ लार्ज लैंग्वेज मॉडल को कुशलतापूर्वक और गतिशील रूप से चुनता है, और नए मॉडल जोड़े जाने पर पुनर्रचना (retraining) की आवश्यकता के बिना मौजूदा बेसलाइन के तुलनीय या उससे बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक स्टेप-एडैप्टिव मल्टीमॉडल फ्यूजन नेटवर्क का प्रस्ताव करता है जो मौजूदा विधियों की तुलना में अल्ट्रा-शॉर्ट-टर्म सौर विकिरण पूर्वानुमान सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करने के लिए InceptionNeXt के माध्यम से मल्टी-स्केल क्लाउड फीचर एक्सट्रैक्शन, डायनेमिक लो-फ्रीक्वेंसी कंपनसेशन और TempAttnLSTM टेम्पोरल मॉडलिंग को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र फुल-रैंक सहसंबंध मैट्रिसेस (correlation matrices) पर कोरिलेशन स्लाइसड-वॉसरस्टीन (CorSW) विसंगतियों को परिभाषित करने के लिए एक सामान्य पुलबैक यूक्लिडियन मेट्रिक स्लाइसड वॉसरस्टीन (PEMSW) फ्रेमवर्क पेश करता है, जो न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ वितरण बदलावों (distribution shifts) के प्रति मजबूती में सुधार करने के लिए EEG डिकोडिंग हेतु एक डोमेन जनरलाइजेशन दृष्टिकोण को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र pVR को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन टोपोलॉजिकल मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो -adic संख्याओं और bi-filtered Vietoris–Rips कॉम्प्लेक्स का लाभ उठाकर श्रेष्ठ अलाइनमेंट-मुक्त जीनोमिक अनुक्रम वर्गीकरण प्राप्त करने के लिए, विशेष रूप से कम-नमूना व्यवस्थाओं में, पदानुक्रमित स्थिति संरचना और स्थानीय संरचनात्मक सामग्री को संयुक्त रूप से एनकोड करता है।
TLA-Prover एक 20-बिलियन-पैरामीटर वाला मॉडल है जो सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग को रिपेयर-आधारित पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन और डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ जोड़कर वेरीफिएबल TLA+ स्पेसिफिकेशन के संश्लेषण में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जो TLC मॉडल चेकर को एक प्रत्यक्ष रिवॉर्ड सिग्नल के रूप में उपयोग करके एक होल्ड-आउट बेंचमार्क पर 30% पास रेट प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक विश्वास-जागरूक संभाव्य ढांचे (trust-aware probabilistic framework) का प्रस्ताव करता है जो गैस टरबाइन NOx भविष्यवाणियों के लिए व्याख्या योग्य विश्वसनीयता स्कोर उत्पन्न करने हेतु मल्टी-हेड रिकरेंट मॉडलिंग, अनिश्चितता परिमाणीकरण और फीचर-स्पेस विश्लेषण को संयोजित करता है, जो लेबल किए गए डेटा की कमी होने पर भी प्रभावी बेड़े-व्यापी उत्सर्जन निगरानी को सक्षम बनाता है।
यह अध्ययन तटीय वर्जीनिया में बाल चिकित्सा अस्थमा के तीव्र हमलों (एक्सैसबेशन) की भविष्यवाणी करने के लिए सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (जनरलाइज्ड लीनियर मॉडल्स), न्यूरल नेटवर्क और एक नवीन स्पार्स डिक्शनरी लर्निंग फ्रेमवर्क की तुलना करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ये विविध दृष्टिकोण जोखिम कारकों पर आम सहमति प्रदान करते हैं और सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों को निर्देशित करने के लिए वायु प्रदूषण, मौसम और सामाजिक-आर्थिक स्थितियों के बीच सहक्रियात्मक अंतःक्रियाओं को उजागर करते हैं।
यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि मानक स्कोर मैचिंग त्रुटि डिफ्यूजन मॉडल्स में वितरण संबंधी गुणवत्ता का एक अपर्याप्त माप है क्योंकि केवल इसका ग्रेडिएंट घटक ही मार्जिनल डायनेमिक्स को प्रभावित करता है, और यह इस ज्यामितीय अंतर्दृष्टि पर आधारित एक नया सैद्धांतिक ढांचा और एस्टिमेटर प्रस्तावित करता है ताकि कड़े बाउंड्स और बेहतर गुणवत्ता मूल्यांकन प्रदान किया जा सके।
यह शोध पत्र EventNMF को प्रस्तुत करता है, जो एक गणितीय रूप से सिद्धांतबद्ध और गणनात्मक रूप से कुशल निरंतर-समय गैर-ऋणात्मक मैट्रिक्स गुणनखंडन (non-negative matrix factorization) मॉडल है, जो पारंपरिक बिनिंग या स्मूथिंग प्रीप्रोसेसिंग से जुड़ी सूचना की हानि के बिना व्याख्या योग्य टेम्पोरल संरचनाओं को उजागर करने के लिए पॉइसन प्रक्रियाओं (Poisson processes) और बी-स्प्लाइन्स (B-splines) के माध्यम से सीधे कच्चे इवेंट समय का विश्लेषण करता है।
यह अध्ययन जापानी NVAL डेटाबेस का उपयोग करते हुए एक नियामक-अनुपालन, अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो विशिष्ट, जैविक रूप से सार्थक क्रॉस-स्पीशीज विषाक्तता पैटर्न और ड्रग क्लस्टर्स को सफलतापूर्वक पहचानने में सक्षम है, जिससे जापान में पशु चिकित्सा फार्माकोविजिलेंस की व्याख्यात्मकता और स्केलेबिलिटी को बढ़ाया जा सके।