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💻 computer science

CO2_2 sequestration hybrid solver using isogeometric alternating-directions and collocation-based robust variational physics informed neural networks (IGA-ADS-CRVPINN)

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड सॉल्वर पेश करता है जो आइसोजेओमेट्रिक एनालिसिस अल्टरनेटिंग डायरेक्शन्स (IGA-ADS) और कोलैक्शन-आधारित रोबस्ट वेरिएशनल फिजिक्स इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स (CRVPINN) को संयोजित करता है ताकि सरंध्र संरचनाओं में CO₂ अनुवीक्षण (सीक्वेस्ट्रेशन) का कुशलतापूर्वक अनुकरण किया जा सके, जो एक पारंपरिक डायरेक्ट सॉल्वर बेसलाइन की तुलना में तीन गुना से अधिक का कम्प्यूटेशनल स्पीडअप प्रदर्शित करता है।

Askold Vilkha, Tomasz Służalec, Marcin Łoś, Maciej Paszyński2026-04-23
💻 computer science

Pareto Optimization with Robust Evaluation for Noisy Subset Selection

यह शोध पत्र PORE का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन पारेटो अनुकूलन दृष्टिकोण (Pareto optimization approach) है जिसमें सुदृढ़ मूल्यांकन शामिल है, जो वस्तुनिष्ठ मजबूती (objective robustness) को अधिकतम करने और उपसमूह के आकार (subset size) को न्यूनतम करने के साथ मिलकर शोर वाले उपसमूह चयन (noisy subset selection) की समस्या को कुशलतापूर्वक संबोधित करता है, और वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर ग्रीडी एल्गोरिदम (greedy algorithms), POSS और PONSS जैसी मौजूदा विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yiheng Xu, Danxuan Liu, Bin Zhang, Weiyong Yang, Chao Qian2026-04-22
⚛️ quantum physics

Benchmarking Swarm Optimization Algorithms for Parameter Initialization in the Quantum Approximate Optimization Algorithm

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम, जिनमें PSO, FIPSO, QPSO और एक Adam-सहायता प्राप्त वेरिएंट शामिल हैं, QAOA (क्वांटम एप्रोक्सिमेट ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम) के लिए पैरामीटरों को इनिशियलाइज़ करने में Adam और SPSA जैसे मानक ऑप्टिमाइज़र की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, क्योंकि वे विशेष रूप से शोर युक्त (noisy) और शॉट-सीमित (shot-limited) स्थितियों के तहत कम एप्रोक्सिमेशन गैप और अधिक स्थिर अभिसरण (convergence) प्राप्त करते हैं।

Shashank Sanjay Bhat, Peiyong Wang, Udaya Parampalli2026-04-22
💻 computer science

SpikeMLLM: Spike-based Multimodal Large Language Models via Modality-Specific Temporal Scales and Temporal Compression

SpikeMLLM एक स्पाइक-आधारित फ्रेमवर्क के रूप में मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Multimodal Large Models) को पेश करता है जो मोडैलिटी-विशिष्ट टेम्पोरल स्केल्स (Modality-Specific Temporal Scales) और टेम्पोरल कम्प्रेशन (Temporal Compression) का लाभ उठाकर काफी कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ लगभग लॉसलेस प्रदर्शन प्राप्त करता है, जिसे बेंचमार्क परिणामों और एक कस्टम RTL एक्सेलेरेटर द्वारा प्रमाणित किया गया है जो बेहतर थ्रूपुट और पावर दक्षता प्रदर्शित करता है।

Han Xu, Zhiyong Qin, Di Shang, Jiahong Zhang, Xuerui Qiu, Bo Lei, Tiejun Huang, Bo Xu, Guoqi Li2026-04-22
💬 NLP

What Makes an LLM a Good Optimizer? A Trajectory Analysis of LLM-Guided Evolutionary Search

यह शोध पत्र 8 कार्यों में 15 LLMs के अनुकूलन प्रक्षेपवक्रों (optimization trajectories) का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि प्रभावी LLM ऑप्टिमाइज़र स्थानीयकृत सेमेंटिक क्षेत्रों के भीतर वृद्धिशील सुधार उत्पन्न करने वाले स्थानीय परिष्कृतकर्ताओं (local refiners) के रूप में कार्य करते हैं, जबकि कमजोर मॉडल बड़े सेमेंटिक ड्रिफ्ट (semantic drift) से ग्रस्त होते हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि उच्च-प्रदर्शन वाले क्षेत्रों के आसपास निरंतर स्थानीयकरण के बिना केवल समाधान की नवीनता ही अपर्याप्त है।

Xinhao Zhang, Xi Chen, François Portet, Maxime Peyrard2026-04-22
🤖 AI

Neural Orchestration for Multi-Agent Systems: A Deep Learning Framework for Optimal Agent Selection in Multi-Domain Task Environments

यह शोध पत्र MetaOrch का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन न्यूरल ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क है जो मल्टी-डोमेन कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त एजेंट को गतिशील रूप से चुनने के लिए सुपरवाइज्ड लर्निंग और फजी इवैल्यूएशन का उपयोग करता है, जिससे 86.3% चयन सटीकता प्राप्त होती है और यह पारंपरिक स्टैटिक कोऑर्डिनेशन रणनीतियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Kushagra Agrawal, Nisharg Nargund2026-04-21
🧬 biology

Motif Diversity in Human Liver ChIP-seq Data Using MAP-Elites

यह शोध पत्र मानव यकृत (liver) के ChIP-seq डेटा पर MAP-Elites एल्गोरिदम को लागू करके मोटिफ डिस्कवरी (motif discovery) को एक गुणवत्ता-विविधता (quality-diversity) समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह MEME जैसे मानक उपकरणों के समान फिटनेस वाले कई उच्च-गुणवत्ता वाले मोटिफ वेरिएंट को पुनः प्राप्त कर सकता है और साथ ही उस संरचित जैविक विविधता को स्पष्ट रूप से प्रकट करता है जिसे एकल-समाधान दृष्टिकोण छिपा देते हैं।

Alejandro Medina, Mary Lauren Benton2026-04-21
🤖 machine learning

Cooperative Coevolution versus Monolithic Evolutionary Search for Semi-Supervised Tabular Classification

यह शोध पत्र अत्यधिक कम-लेबल वाले परिदृश्यों में अर्ध-पर्यवेक्षित सारणीबद्ध वर्गीकरण (semi-supervised tabular classification) के लिए एक सहकारी सह-विकास पद्धति (CC-SSL) प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि यह एक मोनोलिथिक विकासवादी बेसलाइन (EA-SSL) के तुलनीय प्रतिस्पर्धी परीक्षण प्रदर्शन प्राप्त करता है, मोनोलिथिक दृष्टिकोण अक्सर बेहतर खोज विविधता और लक्षित फिटनेस की ओर तेज़ अभिसरण प्रदर्शित करता है।

Jamal Toutouh2026-04-21
🤖 machine learning

Fuzzy Encoding-Decoding to Improve Spiking Q-Learning Performance in Autonomous Driving

यह शोध पत्र एक एंड-टू-एंड फजी एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो स्पाइकिंग क्यू-लर्निंग में सूचना की हानि को कम करता है और मान प्रतिनिधित्व को बढ़ाता है, जिससे HighwayEnv बेंचमार्क पर विजन-आधारित स्वायत्त ड्राइविंग के लिए निर्णय लेने की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Aref Ghoreishee, Abhishek Mishra, Lifeng Zhou, John Walsh, Anup Das, Nagarajan Kandasamy2026-04-21
🤖 AI

Spike-driven Large Language Model

यह शोध पत्र SDLLM को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन स्पाइक-ड्रिवन लार्ज लैंग्वेज मॉडल है जो उन्नत एन्कोडिंग और क्वांटाइजेशन तकनीकों के माध्यम से डेंस मैट्रिक्स गुणन के स्थान पर स्पार्स जोड़ (additions) का उपयोग करके ऊर्जा की खपत और इन्फरेंस समय को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Han Xu, Xuerui Qiu, Baiyu Chen, Xinhao Luo, Xingrun Xing, Jiahong Zhang, Bo Lei, Tiejun Huang, Bo Xu, Guoqi Li2026-04-21