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यह शोध पत्र एक डेटा-संचालित, मॉडल-मुक्त डीप ऑपरेटर नेटवर्क ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सीमित प्रयोगात्मक डेटा से अल्पकालिक निर्भरताओं को पकड़ने के लिए एक सरोगेट मशीन लर्निंग मॉडल को एकीकृत करता है, जिससे सटीक गणितीय सूत्रों या विशाल डेटासेट की आवश्यकता के बिना गैररेखीय गतिशील प्रणालियों के प्रभावी सन्निकटन को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र मेटासरफेस-इंटीग्रेटेड न्यूरल नेटवर्क्स (MINNs) को प्रस्तुत करता है, जो एक फिजिकल-लेयर-सक्षम फ्रेमवर्क है जो 6G IoT अनुप्रयोगों के लिए लाइटवेट, ऊर्जा-कुशल ओवर-द-एयर एज इन्फरेंस करने हेतु प्रोग्रामेबल मेटासरफेसेस और वायरलेस चैनलों का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र माइक्रोवेव लीनियर एनालॉग कंप्यूटर (MiLAC)-सहायता प्राप्त MIMO प्रणालियों के लिए एक भौतिकी-अनुपालक मॉडलिंग ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एंटीना म्यूचुअल कपलिंग को ध्यान में रखता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कपलिंग स्वाभाविक रूप से प्रदर्शन को लाभ पहुँचाती है और एक वैश्विक रूप से इष्टतम क्लोज्ड-फॉर्म समाधान को सक्षम करती है जो बिना मैचिंग नेटवर्क वाले डिजिटल आर्किटेक्चर से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र DECAF प्रस्तुत करता है, जो एक गतिशील स्टेट-स्पेस फ्यूजन फ्रेमवर्क है जो न्यूरल अनुमानों को टेम्पोरल स्पीच कॉन्टेक्स्ट के साथ अनुकूल रूप से संयोजित करके EEG से स्पीच-एनवेलप पुनर्निर्माण में सुधार करता है, जिससे यह ICASSP 2023 बेंचमार्क पर स्टैटिक रिग्रेशन बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र प्रत्यक्ष उपग्रह-से-डिवाइस संचार के लिए एक ऊंचाई-जागरूक पूरक अपलिंक (SUL) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अपलिंक विश्वसनीयता और कवरेज बढ़ाने के साथ-साथ उपयोगकर्ता उपकरण की बिजली दक्षता बनाए रखने के लिए ऊंचाई-निर्भर लिंक मार्जिन के आधार पर प्राथमिक और निम्न-आवृत्ति वाहकों के बीच गतिशील रूप से स्विच करता है।
यह शोध पत्र एक क्वांटम हैमिल्टोनियन-आधारित जीन-अभिव्यक्ति मॉडल और एक स्केलेबल वेरिएशनल लर्निंग एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो समय-समाधानित मापन डेटा का उपयोग करके प्रमाणित नमूना जटिलता के साथ जीन नियामक नेटवर्क को कुशलतापूर्वक अनुमानित करता है, जो सिंथेटिक बेंचमार्क और ग्लियोब्लास्टोमा सिंगल-सेल आरएनए अनुक्रमण डेटा दोनों पर सफल अनुप्रयोग प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक गतिशील सेंसर शेड्यूलिंग पद्धति प्रस्तावित करता है जो औसत पुनर्निर्माण त्रुटि को कम करने और बैटरी की समाप्ति एवं सेंसर विफलताओं के विरुद्ध नेटवर्क की मजबूती को बढ़ाने के लिए डिफरेंस-ऑफ-कॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से ग्राफ नोड विभाजन और अनुकूली उपस्थान अनुमान (adaptive subspace estimation) का उपयोग करके कई सूचनात्मक नोड उपसमूहों को क्रमिक रूप से सक्रिय करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सेपरेशन वोल्टेज को मानकीकृत करके और सामान्यीकृत डिफरेंशियल मोबिलिटी स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा पर मल्टीवेरिएट रिग्रेशन मॉडल को प्रशिक्षित करके, विभिन्न आर्द्रता और तापमान की स्थितियों के तहत पोर्सिन टिश्यू (सुअर के ऊतकों) से सर्जिकल स्मोक के मापन का सटीक अनुमान लगाना संभव है, जिससे उन पर्यावरणीय निर्भरताओं पर विजय प्राप्त की जा सकती है जो वर्तमान में इस तकनीक के व्यापक अनुप्रयोग में बाधा डाल रही हैं।
यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि सिग्नल प्रोसेसिंग की अवधारणाओं के माध्यम से अंतर्निहित घटना के समय के साथ सैंपलिंग दर और विंडो लंबाई के बेमेल होने पर कॉज़ल डिस्कवरी (कारण खोज) विधियों की संवेदनशीलता को बेहतर ढंग से कैसे समझा और संबोधित किया जा सकता है।
यह शोध पत्र एक नवीन मोटर इमेजरी ईईजी वर्गीकरण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कुशल फीचर निष्कर्षण के लिए मिनिमली रैंडम कन्वोल्यूशनल कर्नेल ट्रांसफॉर्म (MiniRocket) का लाभ उठाता है और यह दर्शाता है कि यह PhysioNet डेटासेट पर सटीकता (98.63%) और कम्प्यूटेशनल दक्षता दोनों में एक हाइब्रिड CNN-LSTM डीप लर्निंग बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।