3552 पेपर
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जटिल नेटवर्क में, स्थानिक ओवरलैप को कम करने और निष्क्रियता में देरी करने के लिए कई प्रारंभिक अफवाह प्रसारकों को रणनीतिक रूप से बिखेरने से, पारंपरिक डिग्री-आधारित सीडिंग रणनीतियों की तुलना में अफवाह प्रसार की अंतिम पहुंच और शिखर तीव्रता दोनों में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है।
यह शोध पत्र मल्टी-जीपीयू सिस्टम पर SYCL प्रोग्रामों के लिए जटिल मेमोरी और संचार विश्लेषण को क्रिटिकल पाथ से बाहर निकालने हेतु सेलेरिटी (Celerity) रनटाइम के भीतर इंस्ट्रक्शन ग्राफ शेड्यूलिंग को प्रस्तुत करता है, जो समवर्ती निष्पादन (concurrent execution) और अनुकूलित मेमोरी आवंटन को सक्षम बनाता है जो 128 जीपियू तक स्ट्रॉन्ग स्केलिंग प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि एक सह-विकसित नोस्फीयर (noosphere) के भीतर एआई (AI) के लिए एक लचीला और सतत भविष्य सुनिश्चित करने हेतु, इस क्षेत्र को नैतिक समरूपीकरण को लागू करने वाली ऊपर-से-नीचे की प्रतिनिधि संरेखण विधियों से हटकर एक एनैक्टिव (enactive) संरेखण ढांचे की ओर स्थानांतरित होना चाहिए जो अंतर्जात, सहभागी मानदंडों के माध्यम से संज्ञानात्मक विविधता को संरक्षित करता है।
यह शोध पत्र STG-MADAC ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो एक अटेंशन-एन्हांस्ड मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोण है, जो गतिशील एयरोस्पेस रक्षा प्रणालियों में श्रेष्ठ विकेंद्रीकृत हथियार-लक्ष्य असाइनमेंट प्राप्त करने के लिए स्पैटियोटेम्पोरल ग्राफ अटेंशन और मल्टी-ऑब्जेक्टिव एडवांटेज डिकंपोजिशन का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र MS-RTDETR प्रस्तुत करता है, जो एक रियल-टाइम एंड-टू-एंड डिटेक्टर है जो एक नवीन स्केल-कपल्ड फीचर-क्वेरी रिफाइनमेंट (SCFQR) तंत्र और एक अनसर्टेन्टी-अवेयर मैचिंग ऑब्जेक्टिव के माध्यम से मल्टी-स्केल फीचर एन्हांसमेंट और क्वेरी रिफाइनमेंट को एकीकृत करके छोटे-ऑब्जेक्ट डिटेक्शन में सुधार करता है, जिससे बिना किसी सहायक इन्फरेंस ब्रांच की आवश्यकता के विविध डेटासेट्स पर श्रेष्ठ प्रदर्शन और मजबूती प्राप्त होती है।
यह अध्ययन एक "ऑडिटेबल एआई एथिक्स" (सत्यापनीय एआई नैतिकता) सक्षमता ढांचे को विकसित और अनुभवजन्य रूप से मान्य करता है जो उच्च-स्तरीय नियामक आदेशों को व्यावहारिक के-12 और विश्वविद्यालय पाठ्यक्रमों के साथ जोड़ता है, और एक पायलट कार्यक्रम के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि परिणाम-आधारित, क्रिया-उन्मुख शिक्षाशास्त्र छात्रों को निष्क्रिय एआई उपभोक्ताओं से बदलकर जिम्मेदार रचनाकारों में प्रभावी ढंग से परिवर्तित करता है जो महत्वपूर्ण सत्यापन, पूर्वाग्रह न्यूनीकरण और कानूनी अनुपालन में सक्षम हैं।
यह शोध पत्र एक सुसंगत क्वांटम फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क (QFNN) प्रस्तुत करता है जो सटीक चेबीशेव बहुपद सक्रियणों (Chebyshev polynomial activations) को लागू करने के लिए प्रशिक्षित प्रोजेक्टर ओवरलैप्स और वैकल्पिक परावर्तन (alternating reflections) का उपयोग करता है, जिससे इसकी अभिव्यक्ति (expressivity), सार्वभौमिक सन्निकटन क्षमताओं (universal approximation capabilities) और सामान्यीकरण सीमाओं (generalization bounds) के लिए कठोर सैद्धांतिक आधार स्थापित होते हैं, साथ ही बेंचमार्क इमेज वर्गीकरण कार्यों पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन का प्रदर्शन भी होता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि BODMAS बेंचमार्क पर खराब ओपन-वर्ल्ड मैलवेयर डिटेक्शन प्रदर्शन लेबलिंग त्रुटियों या डिटेक्टर की खामियों के कारण नहीं, बल्कि प्रशिक्षण सेट में निकट रूप से संबंधित परिवारों की उपस्थिति के कारण है जो अनसुपरवाइज्ड नॉवेलटी स्कोरिंग विधियों के लिए रखे गए "नोवेल" नमूनों को वास्तव में परिचित बना देते हैं।
ParaWeb एक TypeScript लाइब्रेरी है जो मैसेज पासिंग, शेयर्ड मेमोरी और WebGPU कंप्यूट शेडर्स के माध्यम से दस समानांतर प्रोग्रामिंग पैटर्न को लागू करती है, जो Node.js और ब्राउज़रों के लिए है, और यह अनुक्रमिक (sequential) JavaScript की तुलना में महत्वपूर्ण गति वृद्धि और C++ लाइब्रेरी के विरुद्ध प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करते हुए GPU दक्षता पर डेटा ट्रांसफर ओवरहेड के महत्वपूर्ण प्रभाव को उजागर करती है।
यह शोध पत्र S3HNet का प्रस्ताव करता है, जो एक स्टेज-अवेयर स्पेक्ट्रल-स्पेशियल हिरार्किकल नेटवर्क है जो उथले एनकोडर चरणों में बैंड-सेंसिटिव स्पेक्ट्रल साक्ष्य को संरक्षित करके और डिकोडर में स्थानिक रूप से सुसंगत सिमेंटिक निरूपणों को पुनर्गठित करके जमीनी स्तर के शहरी हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजेस को प्रभावी ढंग से सेगमेंट करता है, जिससे यह बेंचमार्क डेटासेट्स पर मौजूदा डेंस सेगमेंटेशन मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।