1565 पेपर
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सेलुलर बायोइलेक्ट्रिकल इम्पीडेंस हस्ताक्षरों को सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग, विशेष रूप से रैंडम फॉरेस्ट के साथ एकीकृत करना, कोशिकीय घातकता (मैलिग्नेंसी) की अत्यधिक सटीक (~90%) भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है, जो भविष्य के वास्तविक समय के नैदानिक उपकरणों के लिए एक आशाजनक आधार प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक निरंतर-समय विश्लेषणात्मक ढांचे को स्थापित करके एफाइन फ्रीक्वेंसी डिवीजन मल्टीप्लेक्सिंग (AFDM) के डिस्क्रीट-टाइम मॉडलों और व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच के अंतर को पाटता है, जो मौलिक सीमाओं को व्युत्पन्न करता है, यथार्थवादी पल्स-शेपिंग के तहत स्पेक्ट्रल विशेषताओं का विश्लेषण करता है, और हार्डवेयर दोषों के प्रति प्रदर्शन संवेदनशीलता का मूल्यांकन करता है।
यह शोध पत्र VoxKnesset को प्रस्तुत करता है, जो 2009-2025 तक फैले 2,300 घंटों के अनुदैर्ध्य (longitudinal) हिब्रू संसदीय भाषणों का एक बड़े पैमाने का ओपन-एक्सेस डेटासेट है, जिसका उपयोग स्पीकर वेरिफिकेशन और समय के साथ आयु पूर्वानुमान की चुनौतियों को बेंचमार्क करने और प्रदर्शित करने के लिए किया गया है, जो वक्ताओं के उम्र बढ़ने के साथ मानक मॉडलों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन गिरावट को प्रकट करता है।
यह शोधपत्र एक कंडीशनल वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर (CVAE) प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक पुनरावृत्ति अनुकूलन विधियों की कम्प्यूटेशनल सीमाओं और आधार फलन बाधाओं को पार करते हुए, शॉक रिस्पांस स्पेक्ट्रम वक्रों से शॉक एक्सेलेरेशन टाइम सीरीज़ को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से पुनर्निर्मित करता है।
यह अध्ययन CYGNSS LEO उपग्रह डेटा का उपयोग करके GNSS हस्तक्षेप का पता लगाने के लिए एक दो-स्तरीय सत्यापन ढांचे के साथ एक मैक्सिमम-आधारित डिले-डॉप्लर मैप नॉइज़ फ्लोर रणनीति प्रस्तावित और मान्य करता है, जो नियंत्रित जैमिंग परीक्षणों और निरंतर हस्तक्षेप वाले क्षेत्रों दोनों में मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर संवेदनशीलता और विश्वसनीयता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक -वें क्रम के कॉम्ब डेसिमेटर (comb decimator) में पास-बैंड ड्रूप (pass-band droop) की डेसिमेशन फैक्टर पर निर्भरता को कम करने के लिए एक विधि प्रस्तावित करता है, जिसमें केवल फ़िल्टर क्रम द्वारा निर्धारित गुणांकों वाले एक सममित 3-टैप FIR फ़िल्टर को कैस्केड किया जाता है।
यह शोध पत्र एक स्केलेबल इंटरफेरेंस ग्राफ लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लो-लेटेंसी वाई-फाई 7 नेटवर्क के लिए RTWT स्लॉट असाइनमेंट को कुशलतापूर्वक अनुकूलित करने के लिए डीप हैशिंग के साथ एक इवोल्यूशन स्ट्रैटेजी को जोड़ता है, जो घने वातावरण में स्लॉट दक्षता में उल्लेखनीय सुधार करता है, पैकेट लॉस को कम करता है और प्रशिक्षण एवं इन्फरेंस समय को तेज करता है।
यह शोध पत्र ब्लाइंड चैनल एस्टीमेशन के लिए एक भौतिकी-जागरूक (physics-aware) इनिशियलाइजेशन रिफाइनमेंट एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो फेज और शिफ्ट अस्पष्टताओं का पता लगाने और उन्हें हल करने के लिए डिकोडर आउटपुट का उपयोग करता है, जो टर्बो इक्वलाइज़र अनुप्रयोगों में कम जटिलता बनाए रखते हुए ईएम (EM) एल्गोरिदम में लोकल मैक्सिमा विफलताओं को काफी कम कर देता है।
यह शोध पत्र DKD-KAN का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का घुसपैठ पहचान ढांचा (intrusion detection framework) है जो एक उच्च-क्षमता वाले कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क (KAN) शिक्षक से एक संक्षिप्त मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन (MLP) छात्र में जटिल फीचर रिप्रजेंटेशन को स्थानांतरित करने के लिए डिकपल्ड नॉलेज डिस्टिलेशन का उपयोग करता है, जिससे संसाधन-बाधित वातावरणों में तैनाती के लिए काफी कम मापदंडों के साथ बेहतर सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र रेड हैट ओपनशिफ्ट एआई (Red Hat OpenShift AI) और एक कंडीशनल जेनरेटिव एडवरसेरियल नेटवर्क (cGAN) का लाभ उठाते हुए एक MLOps-सहायता प्राप्त ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो स्थानीय शक्ति संरक्षण बाधा (local power conservation constraint) और एक सरोगेट मॉडल का उपयोग करके विसंगत परावर्तक मेटासरफेस (anomalous reflector metasurfaces) के डिजाइन को स्वचालित करने के लिए है, जिससे मौजूदा ResNet-50 समाधानों की तुलना में प्रदर्शित प्रशिक्षण सटीकता सुधारों के साथ उच्च-गुणवत्ता वाला, कंटेनरीकृत परिनियोजन प्राप्त होता है।