cs.NE पेपर | Gist.Science

Mitigating the Impact of Retention Loss on Inference Accuracy in 65 nm Single-Poly Floating-Gate Analog In-Memory Computing

यह शोध पत्र एक 65 nm सिंगल-पॉली फ्लोटिंग-गेट एनालॉग इन-मेमोरी कंप्यूटिंग ऐरे पर प्रयोगों और सिस्टम-लेवल सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि सर्किट-लेवल कंपनसेशन (compensation) को एल्गोरिद्मिक बैच नॉर्मलाइज़ेशन रीकैलिब्रेशन के साथ संयोजित करने से 60 दिनों के रिटेंशन लॉस के बाद भी बेसलाइन के 2–4% के भीतर अनुमान सटीकता (inference accuracy) को पुनः प्राप्त किया जा सकता है।

Mirko Brazzini, Giulio Filippeschi, Alessandro Catania, Sebastiano Strangio, Giuseppe Iannaccone2026-07-29

💻 computer science

Fourier Feature Physics-Informed Neural Networks for Elasto-Plastic Analysis of Geomaterials with a Non-Associative Mohr-Coulomb Model

यह अध्ययन एक फूरियर फीचर फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क (FF-PINN) प्रस्तुत करता है जो नॉन-एसोसिएटिव मोह्र-कूलम्ब मॉडल द्वारा शासित जियोमटेरियल्स के लिए द्वि-आयामी इलास्टो-प्लास्टिक बाउंड्री वैल्यू समस्याओं को सटीक और कुशलतापूर्वक हल करने के लिए स्पेक्ट्रल बायस को प्रभावी ढंग से कम करता है, जिससे पारंपरिक PINNs और फाइनाइट एलीमेंट मेथड बेंचमार्क की तुलना में काफी अधिक सटीकता और तेज़ अभिसरण प्राप्त होता है।

Apisit Robjanghvad, Sompote Youwai2026-07-29

🔢 mathematics

A Hybrid Matheuristic Framework for the Chinese Postman Problem with Load-Dependent Costs

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड मेटाह्यूरिस्टिक फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लोड-डिपेंडेंट लागतों वाले चाइनीज पोस्टमैन प्रॉब्लम को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए मेटाह्यूरिस्टिक सर्च, लोकल सर्च, रिड्यूस्ड मिक्स्ड-इंटीजर लीनियर प्रोग्रामिंग और एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइजेशन को एकीकृत करता है, जो बेंचमार्क डेटासेट्स पर बेहतर समाधान गुणवत्ता और प्रतिस्पर्धी कम्प्यूटेशनल दक्षता प्रदर्शित करता है।

Thieu Khang Nguyen, Thu Huong Dang, Truong-Son Hy2026-07-28

🧬 biology

Masked Autoencoders Learn Perception-Relevant Representations from Resting State Neural Data

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि अनलेबल रेस्टिंग-स्टेट न्यूरल डेटा पर प्रीट्रेन किए गए सेल्फ-सुपरवाइज्ड मास्कड ऑटोएनकोअर्स व्याख्या योग्य मस्तिष्क संरचनाओं को सीख सकते हैं और एक दृष्टिहीन प्रतिभागी में धारणा डिकोडिंग सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार कर सकते हैं, जो यह सिद्ध करता है कि स्वतःस्फूर्त कॉर्टिकल गतिविधि में समृद्ध, कार्य-प्रासंगिक जानकारी होती है।

Aleksandr Kovalev, Antonio Lozano, Fabrizio Grani, Cristina Soto Sanchez, Leili Soo, Rocío López-Peco, Adrian Villamarin (…)2026-07-28

🧬 biology

Continuous surrogates versus threshold Boolean networks for modeling Arabidopsis ISR gene regulation

यह अध्ययन *Arabidopsis* ISR जीन विनियमन के मॉडलिंग के लिए निरंतर मशीन लर्निंग मॉडलों (रैंडम फॉरेस्ट और MLP) की एक असतत थ्रेशोल्ड बूलियन नेटवर्क के साथ तुलना करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ निरंतर सरोगेट स्थानीय संख्यात्मक सटीकता में उत्कृष्ट हैं, वहीं थ्रेशोल्ड बूलियन नेटवर्क बेहतर वैश्विक गुणात्मक गतिकीय निष्ठा (dynamical fidelity) प्रदान करते हैं, जो यह सुझाव देता है कि दोनों दृष्टिकोण जैविक मॉडलिंग के लिए पूरक उपकरण हैं।

Gonzalo A. Ruz2026-07-28

💻 computer science

A genetic algorithm for student academic resource allocation

यह शोध पत्र सख्त समय सीमाओं के तहत हाई स्कूल के छात्रों को गणित सीखने के संसाधनों को इष्टतम रूप से आवंटित करने की एनपी-हार्ड (NP-hard) समस्या को हल करने के लिए एक विशेष बाधा मरम्मत तंत्र (specialized constraint repair mechanism) के साथ एक जेनेटिक एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो वास्तविक समय के शैक्षिक निर्णय समर्थन के लिए तेज़ अभिसरण और उच्च समाधान गुणवत्ता प्रदर्शित करता है।

Ana F. Hernández, Andrej Franulic, Fernando Jiménez2026-07-28

💻 computer science

Provable Speedups From Dynamic Population Sizes in Evolutionary Algorithms for Multiobjective Optimization

यह शोध पत्र पहला कठोर रनटाइम विश्लेषण प्रदान करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि विकासवादी बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन एल्गोरिदम (evolutionary multi-objective optimization algorithms), विशेष रूप से NSGA-II-DYN में गतिशील जनसंख्या आकार, CLIMB समस्या वर्ग को $O(n \log n)$ समय में हल करके निश्चित-जनसंख्या वेरिएंट की तुलना में एक प्रमाणिक सुपर-कॉन्स्टेंट स्पीडअप (super-constant speedup) प्रदान करते हैं, जबकि अन्य $\Omega(n^{1.5})$ समय लेते हैं।

Andre Opris2026-07-28

🤖 AI

Limbomorphs

यह शोध पत्र "लिम्बोमॉर्फ्स" (Limbomorphs) को प्रस्तुत करता है, जो Gifbreeder सिस्टम में उपयोगकर्ता चयन के माध्यम से विकसित गतिशील दिखने वाले पैटर्न हैं, और यह निर्धारित करने के लिए कि क्या वे वास्तविक लक्ष्य-निर्देशित व्यवहार प्रदर्शित करते हैं या केवल उन एजेंटों या अंतःक्रिया नियमों की अनुपस्थिति वाले सिस्टम के भीतर एजेंसी का आभास मात्र देते हैं जो स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं हैं, उनके विक्षोभ-प्रेरित प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करता है।

Alex Alvarez, Michael Levin2026-07-28

💻 computer science

Local Synaptic Rules Can Implement a SIGReg Gradient Without Backpropagation

यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि स्थानीय सिनैप्टिक लर्निंग नियमों—विशेष रूप से स्पाइक-टाइमिंग-डिपेंडेंट पोटेंशिएशन और होमियोस्टैटिक प्लास्टिसिटी—का एक संयोजन बैकप्रोपैगेशन के बिना, सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग ऑब्जेक्टिव के ग्रेडिएंट को सटीक रूप से लागू कर सकता है, जिससे नेटवर्क प्रभावी क्लस्टरिंग और MNIST पर उच्च सटीकता के लिए टेम्पोरल इनपुट स्ट्रक्चर का लाभ उठा पाते हैं।

Martin Andrews2026-07-27

💻 computer science

Evolving Self-Organising Agents Without Fitness: Three Falsifiable Experiments from Constraint-Driven Selection to Developmental Encoding

यह शोध पत्र "जेनेसिस" (Genesis) प्लेटफॉर्म को प्रस्तुत करता है यह प्रदर्शित करने के लिए कि जहाँ केवल भौतिक बाधाएँ ही फिटनेस-मुक्त विकास में प्रगतिशील संरचनात्मक जटिलता को प्रेरित नहीं कर सकतीं, वहीं एजेंट-मध्यस्थता वाले निक निर्माण (niche construction) को अप्रत्यक्ष विकासात्मक एन्कोडिंग (CPPNs) और प्रजातिकरण के साथ संयोजित करना सफलतापूर्वक ओपन-एंडेड इवोल्यूशन (open-ended evolution) को सक्षम बनाता है।

Anushka Sharma2026-07-27

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