cs.NE

A Spiking Neural Architecture for Coordinating Arm and Locomotor Control

यह शोध पत्र पहला एकीकृत स्पाइकिंग न्यूरल आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो क्रिया चयन के लिए एक जैविक रूप से आधारित बेसल गैन्ग्लिया मॉडल का उपयोग करके एक पूर्ण-स्तरीय ह्यूमनाइड रोबोट पर द्विपद लोकोमोशन (दो पैरों की चाल) और हाथ के नियंत्रण को समन्वित करता है, जिसे ऊर्जा-कुशल, न्यूरोमॉर्फिक-रेडी नियंत्रण प्रदर्शित करने के लिए नेन्गो (Nengo) और आइजैक सिम (Isaac Sim) में सह-सिमुलेशन के माध्यम से सत्यापित किया गया है।

Unambiguous Representations in Neural Networks: An Information-Theoretic Approach to Intentionality

यह शोधपत्र सूचना सिद्धांत (information theory) का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि तंत्रिका नेटवर्क (neural networks) अपने संबंधपरक संयोजकता संरचनाओं (relational connectivity structures) से डिकोड करने योग्य स्पष्ट, अंतर्निहित निरूपणों को एनकोड कर सकते हैं, जिससे चेतना के सिद्धांतों जैसे कि IIT और नैरो रिप्रेजेंटेशनलिज्म (narrow representationalism) द्वारा प्रतिपादित निम्न-अस्पष्टता अवस्थाओं (low-ambiguity states) को मापने के लिए एक मात्रात्मक विधि प्राप्त होती है।

Information-Geometric Optimization on Spheres

यह शोध पत्र हाइपरबोलिक ज्यामिति के माध्यम से प्राकृतिक खोज ग्रेडिएंट्स (natural search gradients) की कठोर गणना करके और यह प्रदर्शित करके कि सामान्यीकृत कुरामोतो ऑसिलेटर्स (generalized Kuramoto oscillators) के समूह इन एल्गोरिदम को साकार कर सकते हैं, स्फेयर्स (spheres) पर ब्लैक-बॉक्स समस्याओं के लिए दो सूचना-ज्यामितीय अनुकूलन प्रवाह (information-geometric optimization flows) प्रस्तावित करता है, साथ ही बर्गमैन बॉल्स (Bergman balls) में प्राकृतिक ग्रेडिएंट नीतियों और क्वांटम निर्णय लेने के बीच एक संबंध को भी रेखांकित करता है।

QDS-SNN: Energy-efficient Quantum Deeply-Supervised Spiking Neural Network Algorithm for Traffic Sign Recognition

यह शोध पत्र QDS-SNN का प्रस्ताव करता है, जो एक ऊर्जा-कुशल क्वांटम डीपली-सुपरवाइज्ड स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क है जो ट्रैफ़िक साइन रिकग्निशन कार्यों में अत्याधुनिक सटीकता और महत्वपूर्ण ऊर्जा बचत प्राप्त करने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग को एडेप्टिव न्यूरॉन्स और एक क्वांटम-असिस्टेड क्लासिफायर के साथ एकीकृत करता है।

Gray-Box Optimization and the Vertex Coloring Problem

यह शोध पत्र वर्टेक्स कलरिंग समस्या के लिए ग्रे-बॉक्स अनुकूलन (gray-box optimization) की जांच करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि मानक विकासवादी एल्गोरिदम अतिरिक्त मार्गदर्शन के बिना n-कलोरिंग से एक उचित 2-कलोरिंग खोजने में संघर्ष करते हैं, विशिष्ट ग्रे-बॉक्स ऑपरेटर रनटाइम दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार कर सकते हैं, जिसमें बाइटाइट ग्राफ पर RLS के लिए अपेक्षित $\mathcal{O}(n \log n)$ समय प्राप्त करना भी शामिल है।

OpenOpt: An Open-Source SRAM Optimizer Based on Equivalent Circuit Model

यह शोध पत्र OpenOpt को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स सह-अनुकूलन (co-optimization) फ्रेमवर्क है जो SRAM आर्किटेक्चर और ट्रांजिस्टर साइजिंग को संयुक्त रूप से अनुकूलित करने के लिए तुल्य सर्किट मॉडल (equivalent circuit models) का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण सिमुलेशन स्पीडअप और बेहतर प्रदर्शन मेट्रिक्स प्राप्त होते हैं।

Local Search on Vertex Coloring for Bipartite Graphs

यह शोध प्रबंध द्विपक्षीय ग्राफ़ (bipartite graphs) के लिए वर्टेक्स कलरिंग पर लोकल सर्च की सीमाओं की जांच करता है, जो उन लैंडस्केप संरचनाओं को अभिलक्षित करता है जो खराब स्थानीय इष्टतम (local optima) की ओर ले जाती हैं, और साथ ही यह प्रदर्शित करता है कि एक विशिष्ट ग्रे-बॉक्स म्यूटेशन ऑपरेटर पूर्ण द्विपक्षीय ग्राफ़ (complete bipartite graphs) पर $\Theta(n \log n)$ अपेक्षित समय में एक इष्टतम कलरिंग प्राप्त कर सकता है, जो मानक ब्लैक-बॉक्स दृष्टिकोणों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Quality-Diversity Search in Sound Generation: Investigating Innovation Engines for Audio Exploration

यह शोध पत्र एक नवीन ध्वनि सृजन प्रणाली प्रस्तुत करता है जो विभिन्न टेम्पोरल और कॉन्टेक्स्टुअल आयामों में विविध और अभिनव सिंथेटिक ध्वनियों की खोज को स्वचालित करने के लिए विशेष कंपोजिशनल पैटर्न प्रोड्युसिंग नेटवर्क्स (CPPNs) और डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग (DSP) ग्राफ्स के साथ क्वालिटी-डाइवर्सिटी एल्गोरिदम, विशेष रूप से MAP-Elites का संयोजन करती है, जिससे सैद्धांतिक ध्वनि संभावनाओं और व्यावहारिक संगीत सुलभता के बीच के अंतर को पाटा जा सके।

A fuzzy adaptive metaheuristic algorithm for identifying sustainable, economical, lightweight, and earthquake-resistant reinforced concrete cantilever retaining walls

यह अध्ययन भूकंपीय लचीलेपन के लिए प्रबलित कंक्रीट कैंटिलीवर रिटेनिंग दीवारों को अनुकूलित करने हेतु एक नवीन एडेप्टिव फजी-आधारित मेटाह्यूरिस्टिक एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो नौ भूकंपीय स्थितियों के तहत एक जटिल बारह-आयामी बाधित अनुकूलन समस्या को हल करके टिकाऊ, किफायती और हल्का डिज़ाइन प्राप्त करता है।

A fuzzy adaptive evolutionary-based feature selection and machine learning framework for single and multi-objective body fat prediction