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यह शोध पत्र अत्यंत बड़े पैमाने के RIS-सहायता प्राप्त नियर-फील्ड ISAC सिस्टम के लिए एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) आधारित बीमफॉर्मिंग डिज़ाइन का प्रस्ताव करता है जो सेंसिंग और पावर बाधाओं के तहत भारित योग दर (weighted sum rate) को अधिकतम करता है, और मौजूदा फ्रैक्शनल प्रोग्रामिंग-आधारित विधियों की तुलना में बेहतर कम्प्यूटेशनल दक्षता, मजबूती और सामान्यीकरण प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र Spoof-SUPERB प्रस्तुत करता है, जो ऑडियो डीपफेक डिटेक्शन के लिए 20 सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल्स का मूल्यांकन करने वाला एक व्यापक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि XLS-R और WavLM Large जैसे बड़े पैमाने के डिस्क्रिमिनेटिव मॉडल्स, जनरेटिव दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और मजबूती प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र स्थानिक-कालिक ग्राफ सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्वतंत्र भिन्नात्मक क्रमों (fractional orders) के साथ एक द्वि-आयामी ग्राफ द्वि-भिन्नात्मक फूरियर रूपांतरण और आधार अस्पष्टता (basis ambiguity) को हल करने के लिए एक जियोडेसिक-युग्मित GFRFT पेश करता है, जो एक विभेदनीय (differentiable), एंड-टू-एंड सीखने योग्य वीनर-प्रकार के फ़िल्टरिंग दृष्टिकोण को सक्षम बनाता है जो मौजूदा अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
MR-Compass ब्रेन एमआरआई (MRI) के लिए एक नवीन मोशन करेक्शन सिस्टम है जो उच्च-सटीक, उच्च-आवृत्ति वाले 3-DOF ओरिएंटेशन ट्रैकिंग को बिना किसी ड्रिफ्ट के प्राप्त करने के लिए स्कैनर के स्टैटिक मैग्नेटिक और ग्रेविटेशनल फील्ड्स के साथ इनर्शियल सेंसर डेटा को जोड़ता है, जिससे मोशन आर्टिफैक्ट्स का प्रभावी रेट्रोस्पेक्टिव और प्रोस्पेक्टिव करेक्शन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र पारंपरिक रे ट्रेसिंग की घातांकीय कम्प्यूटेशनल जटिलता को दूर करने के लिए एक्सपीरियंस रिप्ले, यूनिफॉर्म एक्सप्लोरेशन और फिजिक्स-आधारित एक्शन मास्किंग के साथ जेनरेटिव फ्लो नेटवर्क्स का उपयोग करने वाले एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो जटिल सिग्नल पथों की खोज में उच्च सटीकता बनाए रखते हुए रेडियो प्रोपेगेशन मॉडलिंग में 1000 गुना तक की गति वृद्धि प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र क्वांटम-प्रोब (Quantum-PROBE) प्रस्तुत करता है, जो एक रिडबर्ग परमाणु रिसीवर फ्रेमवर्क है जो एक आरएफ (RF) लेंस और केवल परिमाण-आधारित मापन का लाभ उठाकर एक संरचित पावर-डोमेन डिक्शनरी और कुशल स्पार्स रिकवरी एल्गोरिदम के माध्यम से सटीक मल्टी-यूज़र एंगल-ऑफ-अराइवल अनुमान को सक्षम बनाता है, जो मौजूदा बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन करते हुए एक लचीला सटीकता-जटिलता ट्रेड-ऑफ प्रदान करता है।
यह शोध पत्र चेबीशेव पॉलिनॉमियल फ्रीक्वेंसी मॉड्यूलेशन (CPSFM) मॉडल प्रस्तुत करता है, जो चेबीशेव पॉलिनॉमियल गुणों का लाभ उठाने वाला एक नवीन वेवफॉर्म फॉर्मूलेशन है ताकि प्रमुख सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यों के लिए संक्षिप्त विश्लेषणात्मक अभिव्यक्तियाँ प्रदान की जा सकें और बायोअकूस्टिक उत्सर्जन एवं गैर-पॉलिनॉमियल-फेज सिग्नल्स को प्रभावी ढंग से मॉडल किया जा सके।
यह शोध पत्र एक प्रशिक्षण-मुक्त, शोर-रोधी (noise-robust) 3D फील्ड ऑफ जंक्शनों (3D FoJ) प्रतिनिधित्व को प्रस्तुत करता है जो एक संरचनात्मक पूर्ववर्ती (structural prior) के रूप में वॉल्यूमेट्रिक वेज जंक्शनों को अनुकूलित करता है, और सफलतापूर्वक CT, क्रायो-ET और पॉइंट क्लाउड डिनोइजिंग जैसे कम-SNR वाले 3D इमेजिंग कार्यों में भ्रम (hallucination) का जोखिम उठाए बिना शास्त्रीय और न्यूरल दोनों विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र ISAR AutoTrack (IAT) एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है, जो जहाज के एस्पेक्ट कोणों (aspect angles) और लंबाई का 10 प्रतिशत त्रुटि के भीतर सटीक रूप से अनुमान लगाने के लिए अनुकूलित मोशन कंपनसेशन वेलोसिटी और ऑटोफोकस तकनीकों का लाभ उठाता है, जिससे रडार संसाधन संबंधी आवश्यकताओं में कमी आती है और जहाज के युद्धाभ्यास (maneuvers) के विरुद्ध मजबूती बनी रहती है।
यह शोध पत्र एक कस्टम MATLAB-आधारित एडेप्टिव न्यूरो-फजी इन्फरेंस सिस्टम (ANFIS) का प्रस्ताव करता है जो तापमान, दबाव और आर्द्रता इनपुट के आधार पर एक कंबाइंड साइकिल पावर प्लांट की विद्युत शक्ति उत्पादन की सटीक और कुशल भविष्यवाणी करने के लिए एक हाइब्रिड ट्रेनिंग एल्गोरिदम और गॉसियन मेंबरशिप फंक्शन का उपयोग करता है।