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यह शोध पत्र एक पिंचिंग-एंटीना सिस्टम (PASS) के प्रदर्शन की जांच करता है जो ट्राई-हाइब्रिड बीमफॉर्मिंग के साथ एकीकृत है, जिसमें क्षमता स्केलिंग कानूनों को स्थापित करने और समान रेडियो-फ्रीक्वेंसी चेन बाधाओं के तहत पारंपरिक हाइब्रिड बीमफॉर्मिंग की तुलना में महत्वपूर्ण स्पेक्ट्रल दक्षता लाभ प्रदर्शित करने के लिए इष्टतम बीमफॉर्मिंग और एंटीना प्लेसमेंट रणनीतियों को व्युत्पन्न किया गया है।
यह शोध पत्र एक डीप लर्निंग-आधारित फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो आकार-सीमित उपकरणों पर वर्चुअल एंटीना एरेज़ का उपयोग करके संयुक्त टाइम-ऑफ-अराइवल और डायरेक्शन-ऑफ-अराइवल अनुमान को सक्षम करने के लिए सिंगल-शॉट ब्लूटूथ लो एनर्जी चैनल रिस्पॉन्स में फेज एम्बिग्युटी (phase ambiguity) को हल करता है।
यह शोध पत्र AutoCL का प्रस्ताव करता है, जो एक एंड-टू-एंड ऑटो-ऑग्मेंटेशन कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क है, जो एक एम्बेडेड जनरेटर वाले सियामीज़ नेटवर्क और विशेष प्रशिक्षण रणनीतियों का उपयोग करता है ताकि इष्टतम डेटा ऑग्मेंटेशन को स्वचालित रूप से सीखा जा सके, जिससे मैन्युअल ऑग्मेंटेशन डिज़ाइन पर निर्भर किए बिना वियरेबल-आधारित मानव गतिविधि पहचान की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक डिजिटल ट्विन-सक्षम दो-चरणीय ढांचे का प्रस्ताव करता है जो साइट-विशिष्ट यूएवी (UAV) हवाई गलियारों के लिए स्केलेबल, कम-विलंबता और उच्च-प्रदर्शन वाले रेडियो संसाधन प्रबंधन को प्राप्त करने के लिए बीम दिशाओं के प्रीकंप्यूटिंग हेतु हाई-फिडेलिटी रे-ट्रेसिंग को मल्टी-हेड प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन एजेंट के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र LEAD को पेश करता है, जो अल्जाइमर रोग का पता लगाने के लिए पहला बड़े पैमाने का फाउंडेशन मॉडल है, जो विषम EEG डेटा में अत्याधुनिक सामान्यीकरण क्षमता और प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए 2,238 विषयों के एक नए क्यूरेटेड कॉर्पस और एक विशेष गेटेड टेम्पोरल-स्पेशियल ट्रांसफॉर्मर का विषय-नियमित प्रशिक्षण (subject-regularized training) के साथ लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फिक्स्ड इंटेलिजेंट सरफेसेस (FIS) के साथ गतिशील संकेतों का उपयोग करने वाले वायरलेस सिस्टम पारंपरिक पुनर्गठनीय इंटेलिजेंट सरफेसेस (RIS) की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जो कम से कम चार गुना लाभ प्राप्त करते हैं, और जब ट्रांसमीटर और रिसीवर ध्रुवीकरण (polarization) भिन्न होते हैं, तो बीयॉन्ड-डायगोनल रिफ्लेक्शन मैट्रिसेस के माध्यम से और अधिक प्रदर्शन वृद्धि संभव है।
यह शोध पत्र मिड-बैंड 6G नेटवर्क के लिए एक सुदृढ़ ड्यूल-टियर IRS-सहायता प्राप्त ढांचे का प्रस्ताव करता है जो LoS अवरोधों को दूर करने और व्यापक IoT कनेक्टिविटी का समर्थन करने के लिए बीमफॉर्मिंग और यूजर एसोसिएशन को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जिसमें विस्तृत खोज (exhaustive search) विधियों की तुलना में काफी कम जटिलता है।
यह शोध पत्र विश्वसनीय IoT संचार के लिए एक ड्यूल RIS-असिस्टेड 6G फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो गंभीर अवरोधों को संबोधित करने के लिए एक जटिल संयुक्त बीमफॉर्मिंग, पावर एलोकेशन और डिवाइस एसोसिएशन अनुकूलन समस्या को कुशल उप-समस्याओं में विभाजित करता है, जिससे थकाऊ खोज (exhaustive search) की तुलना में काफी कम जटिलता के साथ निकट-इष्टतम (near-optimal) सम रेट प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र गाऊसी मिश्रणों (Gaussian mixtures) द्वारा मॉडल किए गए हाइब्रिड क्वांटम नॉइजी चैनलों के लिए डिफरेंशियल, क्वांटम रेनी और क्वांटम कोलिजन एंट्रॉपी के बीच एक सैद्धांतिक और कम्प्यूटेशनल तुल्यता स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट मिश्रण स्थितियों के तहत उनका अभिसरण (convergence), ईव (Eve) की सफलता की संभावना और सुरक्षित कुंजी दर जैसे परिमित-कुंजी QKD सुरक्षा मेट्रिक्स को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है।
यह शोध पत्र एक कैलिब्रेशन-मुक्त, डेटा-संचालित प्रेरित चुंबकीय क्षेत्र स्थानीयकरण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो स्पष्ट क्षेत्र मॉडलिंग या पुनर्रचना (रिट्रेनिंग) की आवश्यकता के बिना, विविध इनडोर और आउटडोर वातावरणों में सुदृढ़, सब-30 सेमी 3D पोजिशनिंग सटीकता प्राप्त करने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण (सुपरवाइज्ड लर्निंग) और ओरिएंटेशन-इनवेरिएंट विशेषताओं का उपयोग करता है।