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यह शोध पत्र EEG-JEPA प्रस्तुत करता है, जो एक संरचित लेटेंट-प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क है जो शोर वाले रॉ वेवफॉर्म्स को पुनर्गठित करने के बजाय मास्क किए गए इलेक्ट्रोड-टाइम क्षेत्रों से प्रासंगिक लेटेंट अवस्थाओं का अनुमान लगाकर EEG फाउंडेशन मॉडल्स में सुधार करता है, जिससे EEG-FM-Bench पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक मौसम-अनुकूलित डिफ्यूजन मॉडल का प्रस्ताव करता है जो केवल कम और मध्यम तीव्रता वाले प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके गंभीर मौसम की स्थितियों के लिए यथार्थवादी MIMO चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन को संश्लेषित करता है, जिससे चरम वातावरण में भविष्य के 5G/6G नेटवर्क के लिए विश्वसनीय कवरेज मूल्यांकन सक्षम होता है।
यह सर्वेक्षण एक एकीकृत समीक्षा प्रदान करता है कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, डीप लर्निंग से लेकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स तक, उभरते हुए स्थानिक रूप से पुनर्गठनीय एंटीना सिस्टम—जिसमें गतिशील (movable), तरल (fluid) और पिंचिंग (pinching) एंटीना शामिल हैं—के अनुकूलन और नियंत्रण को सक्षम बनाता है, ताकि एडेप्टिव स्पेशियल फ्लेक्सिबिलिटी के माध्यम से 6G नेटवर्क प्रदर्शन को बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र एक एकीकृत सिस्टम-इंजीनियरिंग फ्रेमवर्क, M(f,d), प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि रेडियो खगोल विज्ञान और विमानन सुरक्षा प्रणालियों के लिए विशिष्ट हस्तक्षेप-संरक्षण मानदंड एक सामान्य औपचारिकता के विशेष मामले हैं, जिससे यह पता चलता है कि दोनों क्षेत्र वाणिज्यिक ब्रॉडबैंड सेवाओं के साथ सह-अस्तित्व बनाए रखने के लिए समान तीन-लीवर समाधानों पर अभिसरित होते हैं और साझा करने योग्य तकनीकी टूलकिट का उपयोग करते हैं।
यह शोध पत्र LOCUS-DT को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो भारी ब्लॉकेज और मल्टीपाथ प्रोपेगेशन वाले जटिल वातावरणों में सटीक इनडोर लोकलाइजेशन के लिए मजबूत, मल्टीमॉडल पोस्टीरियर इन्फरेंस करने हेतु रे-ट्रेसिंग-आधारित डिजिटल ट्विन्स और एक नवीन लर्नड स्कोरिंग फंक्शन का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एक नवीन प्रीकोडेड नॉन-ऑर्थोगोनल फ्रीक्वेंसी डिवीजन मल्टीप्लेक्सिंग योजना प्रस्तावित करता है जिसमें सबकैरियर इंडेक्स मॉड्यूलेशन का उपयोग किया गया है जो इंटर-कैरियर इंटरफेरेंस को कम करने के लिए आइजनवैल्यू-डिकंपोजिशन-आधारित प्रीकोडिंग का उपयोग करता है, जिससे शून्य-ICI OFDM के बिट एरर रेश्यो प्रदर्शन को प्राप्त करते हुए एक समान पीक-टू-एवरेज पावर रेश्यो बनाए रखा जा सकता है।
यह शोध पत्र कम-शक्ति वाले ईसीजी (ECG) अधिग्रहण में संतृप्ति-जागरूक (saturation-aware) भविष्य कहनेवाला परिमाणीकरण (predictive quantization) के लिए चार एक-चरण-आगे के भविष्यवक्ताओं (टेलर, एडेप्टिव-ऑर्डर, कलमन और एलएसटीएम) का बेंचमार्किंग करता है, जिसमें यह पाया गया कि एक ओपन-लूप प्रोटोकॉल के तहत 6-बिट अवशेष चौड़ाई वाला कलमन फ़िल्टर, सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात और संतृप्ति दर के बीच सबसे अच्छा संतुलन प्रदान करता है, हालांकि आगे के क्लोज्ड-लूप और हार्डवेयर सत्यापन की आवश्यकता है।
यह शोध पत्र एक एंड-टू-एंड जनरेटिव एडवरसैरियल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कम्प्यूटेशनल माइक्रोवेव इमेजिंग में अवांछित वस्तुओं द्वारा बाधित लक्ष्यों को प्रभावी ढंग से पुनर्गठित करने के लिए एक लर्नबल सॉफ्ट-थ्रेशोल्ड मॉड्यूल के साथ एक कंडीशनल GAN को एकीकृत करता है, जो विविध डेटासेट, प्रयोगात्मक मापों और विभिन्न सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपातों में सुदृढ़ प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र वितरित मशीन लर्निंग में अभिसरण गति (convergence speed) और इष्टतमता अंतराल (optimality gap) के बीच के समझौते की जांच करता है, जो सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि जबकि नॉन-लिप्सचिट्ज सिग्नम-आधारित फलन (non-Lipschitz signum-based functions) वितरित प्रतिगमन (distributed regression) में अभिसरण को तेज करते हैं, वे रैखिक विधियों की तुलना में अनिवार्य रूप से महत्वपूर्ण स्टेडी-स्टेट इष्टतमता अंतराल उत्पन्न करते हैं।
यह शोध पत्र एक लचीला, सर्वसम्मति-आधारित वितरित लक्ष्य ट्रैकिंग एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो मल्टी-एजेंट नेटवर्क में अनुमान सटीकता और अभिसरण गति को बनाए रखते हुए माप दोषों और प्रतिकूल हमलों को प्रभावी ढंग से दबाने के लिए संतृप्ति-आधारित फ़िल्टरिंग और एक गतिशील फॉल्स डेटा इंजेक्शन डिटेक्शन तंत्र को एकीकृत करता है।