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यह शोध पत्र एक अटेंशन-आधारित डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो ट्रांसफॉर्मर-प्रेरित आर्किटेक्चर के भीतर मस्तिष्क के क्षेत्रों को टोकन के रूप में मानता है ताकि रेस्टिंग-स्टेट fMRI डेटा से कार्यात्मक कनेक्टिविटी को सीधे मॉडल किया जा सके, जिससे मैनुअल फीचर इंजीनियरिंग की आवश्यकता को समाप्त करते हुए अल्जाइमर रोग को वर्गीकृत करने में 88.95% सटीकता प्राप्त की जा सकी है।
यह शोध पत्र आंशिक फीडबैक के तहत MIMO-OFDM चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन (CSI) की भविष्यवाणी करने के लिए एक कुशल गॉसियन मिक्स्चर मॉडल (GMM) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो जटिलता को कम करने के लिए ग्राम-स्क्वायर-रूट फैक्टराइजेशन का उपयोग करता है और पूर्ण CSI विधियों के तुलनीय सटीकता के साथ शास्त्रीय और न्यूरल नेटवर्क-आधारित भविष्यवक्ताओं से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि व्याख्या योग्य मशीन लर्निंग मॉडल मुख्य रूप से स्थिर ईसीजी (ECG) क्यूआरएस (QRS) विशेषताओं के माध्यम से मजबूत, व्यक्तिगत-विशिष्ट कार्डियोग्राम हस्ताक्षरों की पहचान कर सकते हैं, जो उच्च सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए फीचर सेट को अनुकूलित करते हुए क्रोध जैसी क्षणिक भावनात्मक अवस्थाओं से व्यक्तिगत पहचान को प्रभावी ढंग से अलग करते हैं।
यह शोध पत्र डायनेमिक मल्टी-क्राइटेरिया बॉटलनेक सेवेरिटी इंडेक्स (DMBSI) को प्रस्तुत करता है, जो एक जेनेटिकली ऑप्टिमाइज्ड, डेटा-ड्रिवन फ्रेमवर्क है जो लक्षित साइकिल टाइम कटौती को सक्षम करने के लिए कई डायग्नोस्टिक सिग्नल्स को एकीकृत करके सेमीकंडक्टर वेफर मैन्युफैक्चरिंग में डायनेमिक बॉटलनेक्स की पहचान करने और विश्लेषण करने में पारंपरिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र न्यूरोमॉर्फिक डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स (N-MDLMs) का प्रस्ताव करता है, जो ब्लॉक डिफ्यूजन और स्पाइक-आधारित स्पर्सिटी (sparsity) को संयोजित करके इनफरेंस थ्रूपुट और ऊर्जा दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे प्रति पैरामीटर एक्सेस मल्टी-टोकन जनरेशन सक्षम होता है और निष्क्रिय चैनल स्किपिंग के माध्यम से प्रभावी गणना को कम किया जाता है।
यह शोध पत्र सेंसिंग-अवेयर बैकस्कैटर संचार पर एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है जो बैटरी-मुक्त IoT प्रणालियों के लिए उच्च-निष्ठा वाले एकीकृत संवेदन और संचार को सक्षम करने हेतु एनवेलप स्थिरता, वेवफॉर्म डिज़ाइन और चयन विविधता के बीच परस्पर क्रिया का विश्लेषण करके "इल्यूमिनेटर्स डिलेमा" (Illuminator's Dilemma) का समाधान करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन तापमान-जागरूक रेडियो फ्रीक्वेंसी फिंगरप्रिंटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो प्रमाणीकरण सटीकता और तापमान-प्रेरित सिग्नल विविधताओं के विरुद्ध मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए लर्निंग प्रक्रिया में डिवाइस तापमान डेटा को एकीकृत करता है, जैसा कि एक वास्तविक ब्लूटूथ लो एनर्जी डेटासेट पर सत्यापित किया गया है।
यह शोध पत्र एक लीकेज-अवेयर बीम चयन और पावर एलोकेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मल्टी-टारगेट MIMO-OFDM सेंसिंग के लिए, एक बाइसक्शन-आधारित मिक्स्ड-इंटीजर सकसेसिव कॉन्वेक्स एप्रोक्सिमेशन एल्गोरिदम के माध्यम से पेयरवाइज इंटरफेरेंस को कम करके, वर्स्ट-केस डिले-डॉप्लर विजिबिलिटी को अधिकतम करता है।
यह शोध पत्र DRIFT को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड पूर्वानुमान ढांचा (फ्रेमवर्क) है जो आईसीयू (ICU) शारीरिक प्रक्षेप पथों के पूर्वानुमान में सुधार करने के लिए डायरेक्ट और रिकर्सिव, एक्शन-कंडीशन्ड मॉडल्स को जोड़ता है, जो विशेष रूप से तब मीन आर्टेरियल प्रेशर (MAP) के लिए बेसलाइन मॉडल्स की तुलना में कम मीन एब्सोल्यूट एरर प्रदर्शित करता है जब उपचार अनुक्रम प्रारंभिक योजनाओं से विचलित होते हैं।
यह शोध पत्र एक संवेदी अध्ययन के माध्यम से बाइनोरल संगीत स्रोत पृथक्करण (बाइनोरल म्यूजिक सोर्स सेपरेशन) के लिए वस्तुनिष्ठ स्थानिक विरूपण मेट्रिक्स की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करता है, जो इन मेट्रिक्स और मानव धारणा के बीच, विशेष रूप से इंटरऑरल टाइम डिफरेंस (इंटरऑरल टाइम डिफरेंस) अनुमान के संबंध में, महत्वपूर्ण विसंगतियों को प्रकट करता है और श्रोता के विसर्जन (इमर्शन) को बनाए रखने के लिए विशिष्ट, सटीक स्थानिक मेट्रिक्स की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करता है।