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655 पेपर

💻 computer science

A Benchmarking Suite for Flexible Job Shop Scheduling Problems with Worker Flexibility under Uncertainty

यह शोध पत्र एक व्यापक बेंचमार्किंग सुइट प्रस्तुत करता है जिसमें 402 मानकीकृत फ्लेक्सिबल जॉब शॉप शेड्यूलिंग प्रॉब्लम इंस्टेंस शामिल हैं, जिन्हें वर्कर फ्लेक्सिबिलिटी और अनिश्चितता के साथ विस्तारित किया गया है, और जिसे एकीकृत मेट्रिक्स, विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स और बेसलाइन परिणामों के माध्यम से विविध ऑप्टिमाइज़ेशन सॉल्वर के कठोर, पुनरुत्पादनीय और क्रॉस-डोमेन तुलना को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

David Hutter, Thomas Steinberger, Michael Hellwig2026-05-06
💻 computer science

Adaptive Long-term Embedding with Denoising and Augmentation for Recommendation

यह शोध पत्र ALDA4Rec का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ग्राफ-आधारित अनुक्रमिक अनुशंसा मॉडल है जो दीर्घकालिक उपयोगकर्ता एम्बेडिंग को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए कम्युनिटी डिटेक्शन के माध्यम से शोर निस्पंदन (noise filtering), डेटा संवर्धन (data augmentation) और एक अनुकूली भार रणनीति (adaptive weighting strategy) को एकीकृत करता है, जो चार वास्तविक दुनिया के डेटासेट में बेहतर सटीकता और मजबूती प्रदर्शित करता है।

Zahra Akhlaghi, Mostafa Haghir Chehreghani2026-05-06
🤖 AI

Machine Learning as Iterated Belief Change a la Darwiche and Pearl

यह शोध पत्र लेखकों के पिछले कार्य का विस्तार करते हुए यह प्रदर्शित करता है कि बाइनरी आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स की ट्रेनिंग डायनेमिक्स को पहले उपयोग किए गए फुल-मीट दृष्टिकोण के बजाय, विशेष रूप से डार्विच-पर्ल फ्रेमवर्क के भीतर लेक्सिकोग्राफिक रिवीज़न और मॉडरेट कॉन्ट्रैक्शन जैसे सुदृढ़ AGM-शैली के इटरेटेड बिलीफ चेंज ऑपरेशन्स का उपयोग करके अधिक प्रभावी ढंग से मॉडल किया जा सकता है।

Theofanis Aravanis2026-05-06
🤖 AI

ShiftLIF: Efficient Multi-Level Spiking Neurons with Power-of-Two Quantization

यह शोध पत्र ShiftLIF का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टी-लेवल स्पाइकिंग न्यूरॉन है जो प्रतिनिधित्व क्षमता को बढ़ाने और मल्टीप्लायर-मुक्त गणना को सक्षम करने के लिए टू-पावर क्वांटाइजेशन का उपयोग करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में विविध एज सेंसिंग कार्यों में बेहतर सटीकता-दक्षता ट्रेड-ऑफ प्राप्त होता है।

Kaiwen Tang, Di Yu, Jiaqi Zheng, Changze Lv, Qianhui Liu, Zhanglu Yan, Weng-Fai Wong2026-05-06
🤖 AI

Combining Trained Models in Reinforcement Learning

यह शोध पत्र डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग में प्रीट्रेंड मॉडल्स के पुन: उपयोग पर 15 अनुभवजन्य अध्ययनों की एक PRISMA-निर्देशित व्यवस्थित समीक्षा प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि ट्रांसफर की सफलता काफी हद तक कार्य समानता और संरेखण तंत्रों पर निर्भर करती है, जबकि वर्तमान साहित्य में निष्पक्ष, कंप्यूट-मैच्ड तुलनाओं की गंभीर कमी को भी उजागर करती है।

Ujjwal Patil, Javad Ghofrani2026-05-06
💻 computer science

Where to Bind Matters: Hebbian Fast Weights in Vision Transformers for Few-Shot Character Recognition

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विजन ट्रांसफॉर्मर्स में, विशेष रूप से स्विन-टाइनी (Swin-Tiny) के अंतिम चरण में एक एकल प्लेसमेंट रणनीति के माध्यम से, हेब्बियन फास्ट-वेट (Hebbian Fast-Weight) मॉड्यूल को एकीकृत करना, तीव्र एपिसोड-स्तरीय अनुकूलन को सक्षम करके फ्यू-शॉट (few-shot) वर्ण पहचान प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जो मानक स्थिर-भार (fixed-weight) आर्किटेक्चर से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Gavin Money, Sindhuja Penchala, Jiacheng Li, Noorbakhsh Amiri Golilarz2026-05-06
💻 computer science

Generalization Bounds of Spiking Neural Networks via Rademacher Complexity

यह शोध पत्र रेडेमेकर जटिलता (Rademacher complexity) का उपयोग करके स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के लिए सैद्धांतिक सामान्यीकरण सीमाओं (theoretical generalization bounds) को स्थापित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि उनकी अनुभवजन्य जटिलता नेटवर्क की गहराई और स्पाइक अवधि पर चरघातांकीय रूप से, चौड़ाई पर सुपरलीनियर रूप से, और पैरामीटर नॉर्म्स पर बहुपद रूप से निर्भर करती है, जबकि आंतरिक न्यूरोनल गणनाओं से स्वतंत्र रहती है।

Shao-Qun Zhang, Zhi-Hua Zhou2026-05-06
💻 computer science

Relation Reasoning with LLMs in Expensive Optimization

यह शोध पत्र R2SAEA प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सरोगेट-असिस्टेड इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम है जो महंगे अनुकूलन (ऑप्टिमाइज़ेशन) समस्याओं के लिए कुशल, ज़ीरो-शॉट संबंध-आधारित तर्क करने हेतु सुदृढीकरण-प्रशिक्षित (रीइन्फोर्समेंट-ट्रेन्ड) बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक सरोगेट्स के पुन: प्रशिक्षण ओवरहेड पर विजय प्राप्त होती है और अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Ye Lu, Bingdong Li, Aimin Zhou, Hao Hao2026-05-06
💻 computer science

Unifying Dynamical Systems and Graph Theory to Mechanistically Understand Computation in Neural Networks

यह शोध पत्र यह प्रस्तावित करता है कि मल्टी-हॉप पाथवे (multi-hop pathways) का विश्लेषण करने के लिए रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क को ग्राफ के रूप में मॉडल करना यह प्रकट करता है कि गणना को टेम्पोरल रूप से कैसे रूट किया जाता है, जिससे रिजोल्वेंट-आरएनएन (resolvent-RNNs) का विकास होता है जो इन कार्यात्मक पथों को कार्य-संरेखित टेम्पोरल स्पर्सिटी (task-aligned temporal sparsity) प्रेरित करने के लिए सीमित करके मानक L1 रेगुलराइजेशन से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Jatin Sharma, Danyal Akarca, Dan F. M Goodman2026-05-06
⚡ electrical engineering

Exact and Evolutionary Algorithms for Sequential Multi-Objective Transmission Topology Planning

यह शोध पत्र अनुक्रमिक बहु-उद्देश्यीय ट्रांसमिशन टोपोलॉजी योजना समस्या को हल करने के लिए एक सटीक ब्लॉक एन्यूमरेशन एल्गोरिदम और एक विशेष रूप से तैयार किया गया NSGA-III विकासवादी ह्यूरिस्टिक प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सटीक विधि वास्तविक डच ग्रिड डेटा के लिए पूर्ण पारेटो फ्रंट (Pareto front) को कुशलतापूर्वक संगणित करती है और भविष्य के दृष्टिकोणों के लिए एक ग्राउंड-ट्रुथ बेंचमार्क के रूप में कार्य करती है।

Job Groeneveld, Miguel Muñoz, Jan Viebahn, Alessandro Zocca2026-05-06