1565 पेपर
यह शोध पत्र ALS-IRLS का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन आउटलायर-रोबस्ट एल्गोरिदम है जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में मापन आउटलायर्स की उपस्थिति में शोर सहप्रसरण (noise covariance) अनुमान और अवस्था फ़िल्टरिंग की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए एक इनोवेशन-लेवल एडेप्टिव थ्रेशोल्डिंग तंत्र को एक IRLS-आधारित हबर कॉस्ट फंक्शन के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि SALM-Duplex और Moshi जैसे एंड-टू-एंड फुल-डुप्लेक्स स्पीच मॉडल्स में हिडन स्टेट्स (hidden states) वक्ता की पहचान को महत्वपूर्ण रूप से लीक करते हैं, और Stream-Voice-Anon का उपयोग करके दो स्ट्रीमिंग एनोनिमाइजेशन (anonymization) विधियों का प्रस्ताव करता है जो कम-विलंबता वाले संवाद प्रदर्शन को बनाए रखते हुए इस गोपनीयता जोखिम को प्रभावी ढंग से कम करते हैं।
यह शोध पत्र एक व्यापक विश्लेषणात्मक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो वास्तविक हार्डवेयर दोषों के तहत फ्लूइड एंटेना और पुनर्गठनीय बुद्धिमान सतहों (reconfigurable intelligent surfaces) को एकीकृत करने वाले NOMA सिस्टम के सुरक्षा प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि जबकि यह तालमेल महत्वपूर्ण सुरक्षा लाभ प्रदान करता है, व्यावहारिक हार्डवेयर सीमाएं अंततः मौलिक प्रदर्शन सीमाओं को लागू करती हैं जो महत्वपूर्ण डिजाइन ट्रेड-ऑफ को निर्धारित करती हैं।
यह शोध पत्र एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो परिवर्तनशील चैनल स्थितियों के तहत सुदृढ़ क्रॉस-रिसीवर रेडियो फ्रीक्वेंसी फिंगरप्रिंट पहचान प्राप्त करने के लिए चैनल-रोबस्ट डिनोइज़्ड स्पेक्ट्रल कोटिएंट प्रीप्रोसेसिंग को एक ट्रेन करने योग्य कैलिब्रेशन न्यूरल नेटवर्क के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र नॉनलीन मैपिंग के स्पेक्ट्रल रेडियस के आधार पर वायरलेस नेटवर्क यूटिलिटी क्षेत्रों का विश्लेषण करने के लिए एक एकीकृत ढांचा प्रस्तुत करता है, जो सेलुलर, सेल-लेस और हाइब्रिड आर्किटेक्चर में व्यवहार्य क्षेत्रों को अभिलक्षणित करने, उत्तलता (convexity) के लिए सुलभ स्थितियाँ प्राप्त करने और सम-दर (sum-rate) अधिकतमकरण को अनुकूलित करने के लिए एक शक्तिशाली गणितीय उपकरण प्रदान करता है।
यह शोधपत्र कैलिब्रेशन पैरामीटर क्वांटाइजेशन त्रुटियों को प्रसारित करके सेंसर आउटपुट अनिश्चितता को मापने के लिए एक रियल-टाइम, ऑन-डिवाइस विधि प्रस्तुत करता है, जो मोंटे कार्लो विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल गति और कम-शक्ति वाले एम्बेडेड हार्डवेयर पर बेहतर एज डिटेक्शन सटीकता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र ParaS2S प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा और संबंधित बेंचमार्क (ParaS2SBench) है, जो पैरालिंग्विस्टिक संकेतों के साथ स्पीच-टू-स्पीच मॉडलों को प्रभावी ढंग से संरेखित करने के लिए एक नवीन PolyTone-प्रशिक्षित स्वचालित जज का उपयोग करता है, जिससे सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में कम युग्मित प्रदर्शनों (paired demonstrations) की आवश्यकता के साथ प्रतिक्रिया सामग्री और बोलने की शैली में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक नई पार्टिकल फ़िल्टरिंग विधि प्रस्तुत करता है जो विश्लेषणात्मक रूप से अग्रहणीय (intractable) लाइकलीहुड घनत्वों को अनुमानित करने के लिए एक विशिष्ट UxHw कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म पर नियतात्मक अंकगणित (deterministic arithmetic) का लाभ उठाती है, जिससे गैर-गॉसियन गैर-रैखिक प्रणालियों के लिए पारंपरिक मोंटे कार्लो विकल्पों की तुलना में गति, सटीकता और फॉल्स-ज़ीरो दरों में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र CELM को प्रस्तुत करता है, जो क्लिनिकल EEG-टू-लैंग्वेज जनरेशन के लिए पहला फाउंडेशन मॉडल है, जो दीर्घकालिक EEG डेटा को सारांशित करने और व्यापक क्लिनिकल रिपोर्ट तैयार करने में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करने के लिए 9,922 रिपोर्टों और 11,000 घंटों की रिकॉर्डिंग के एक बड़े पैमाने के डेटासेट का लाभ उठाता है।
यह सर्वेक्षण स्टैक्ड इंटेलिजेंट मेटासरफेस (SIMs) का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जो उनके भौतिक सिद्धांतों, मॉडलिंग फ्रेमवर्क और हार्डवेयर कार्यान्वयन का विवरण देते हुए वेव-डोमेन सिग्नल प्रोसेसिंग, एकीकृत सेंसिंग और सेल-फ्री नेटवर्क जैसी उन्नत 6G कार्यक्षमताओं को सक्षम करने में उनकी भूमिका का परीक्षण करता है, साथ ही भविष्य के अनुसंधान के लिए प्रमुख चुनौतियों की पहचान करता है।