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यह शोधपत्र RadarFuseNet का प्रस्ताव करता है, जो एक द्विदिश क्रॉस-अटेंशन फ्यूजन नेटवर्क है जो सामग्री और अवरुद्ध वस्तुओं के वर्गीकरण में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए कॉम्प्लेक्स-वैल्यूड टाइम-फ्रीक्वेंसी IQ रडार फीचर्स को एकीकृत करता है, जो विभिन्न सेंसर दूरियों में सुदृढ़ सामान्यीकरण प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र MATCH को प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिकी-जागरूक (physics-aware) कोडबुक संकलन एल्गोरिदम है जो पारस्परिक युग्मन (mutual coupling) और स्पेक्युलर रिफ्लेक्शन (specular reflections) को स्पष्ट रूप से ध्यान में रखकर नियर-फील्ड RIS बीम फोकसिंग को बढ़ाता है, जिससे जटिल वातावरण में सुसंगत और कुशल विद्युत चुम्बकीय प्रसार नियंत्रण सुनिश्चित होता है।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि सामान्य-उद्देश्य वाले विजन-लैंग्वेज मॉडल्स का RF-टू-इमेज विज़ुअलाइज़ेशन पर हल्का फाइन-ट्यूनिंग करना ज़ीरो-प्रायर, व्याख्यात्मक और सुदृढ़ मॉड्यूलेशन रिकग्निशन को सक्षम बनाता है, जो बिना किसी कार्य-विशिष्ट आर्किटेक्चर या RF-विशिष्ट इंडक्टिव बायस की आवश्यकता के, लगभग 90% सटीकता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र C-POD को प्रस्तुत करता है, जो एक AWS-आधारित क्लाउड-नेटिव फ्रेमवर्क है जो ओवर-द-एयर प्रयोगों के लिए वितरित वायरलेस टेस्टबेड्स की निर्बाध रिमोट एक्सेस, शेयरिंग और ऑब्जर्वेबिलिटी को सुगम बनाने हेतु एज पॉड्स के परिनियोजन और प्रबंधन को स्वचालित करता है।
यह ट्यूटोरियल निरंतर (continuous) और असतत-समय (discrete-time) LTI प्रणालियों की गणितीय औपचारिकताओं को उनके साझा मोडल संरचना और स्थिरता गुणों को प्रदर्शित करके एकीकृत करता है, जिससे एक सुसंगत ढांचा स्थापित होता है जो s-प्लेन और z-प्लेन के बीच पत्राचार के माध्यम से लैप्लास और Z-डोमेन निरूपणों को जोड़ता है।
यह शोध पत्र FUTON को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन इम्पलिसिट न्यूरल रिप्रेजेंटेशन (Implicit Neural Representation) है जो तीव्र प्रशिक्षण, बेहतर अभिसरण (convergence), और इमेज रिप्रेजेंटेशन एवं इनवर्स समस्याओं में अत्याधुनिक MLP-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए फूरियर बेसिस फंक्शन्स (Fourier basis functions) के लो-रैंक टेंसर डिकंपोजिशन का उपयोग करके सिग्नल्स को मॉडल करता है।
यह शोध पत्र रेले फेडिंग चैनलों पर डाउनलिंक NOMA के लिए एक एंड-टू-एंड ऑटोएनकोडर फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो इंटरफेरेंस-अवेयर सुपर-कॉन्स्टेलेशन सीखता है और मौजूदा योजनाओं की तुलना में बेहतर बिट एरर रेट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, विशेष रूप से तब जब लॉयड-मैक्स क्वांटाइज्ड चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन का उपयोग किया जाता है।
यह शोधपत्र एक नवीन मार्कोव स्विचिंग मॉडल प्रस्तावित करता है जो नमूना-स्तर के चयनात्मक श्रवण ध्यान डिकोडिंग (selective auditory attention decoding) को प्राप्त करने के लिए मौजूदा विधियों के समान सटीकता के साथ लेकिन तेज़ स्विच डिटेक्शन के साथ एक ही संभाव्य ढांचे में ईईजी-आधारित डिकोडिंग और टेम्पोरल स्मूथिंग को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन DBN-सूचित कन्वर्जेंट क्रॉस मैपिंग ढांचे को प्रस्तुत करता है जो मल्टीमॉडल EEG-EMG संकेतों में कारण संबंधी अंतःक्रियाओं को मजबूती से मापने और सिम्युलेट करने के लिए ज्यामितीय मैनिफोल्ड पुनर्निर्माण को संभाव्य टेम्पोरल मॉडलिंग के साथ एकीकृत करता है, जिससे डिस्टोनिया वाले बच्चों में विशिष्ट कॉर्टिकोमस्कुलर पाथवे पुनर्गठन का अनावरण होता है।
यह शोध पत्र DopplerGLRTNet का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का न्यूरल नेटवर्क है जो निरंतर डॉप्लर आवृत्तियों (Doppler frequencies) की भविष्यवाणी करता है ताकि एक एमोर्टाइज्ड ऑफ-ग्रिड GLRT डिटेक्टर को सक्षम बनाया जा सके, जो प्रभावी रूप से ऑफ-ग्रिड लक्ष्यों के कारण होने वाले प्रदर्शन संतृप्ति (performance saturation) को कम करता है और शास्त्रीय विधियों की तुलना में कम्प्यूटेशनल लागत को काफी कम करता है तथा कोवेरियेंस मिसमैच (covariance mismatch) के प्रति मजबूती में सुधार करता है।