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यह शोध पत्र एक जेनेरेटिव लेटेंट अलाइनमेंट (GLA) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एम्बिएंट असिस्टेड लिविंगिंग में mmWave रडार-आधारित उपस्थिति पहचान की व्याख्यात्मकता को बढ़ाने के लिए रडार हीटमैप्स को सिमेंटिक टेक्स्ट एंकर्स के साथ संरेखित करता है ताकि Grad-CAM के माध्यम से स्थानिक रूप से स्थानीयकृत स्पष्टीकरण उत्पन्न किए जा सकें।
यह अध्ययन मध्य इलिनॉय में एक पोर्टेबल एल-बैंड रेडियोमीटर (PoLRa) से प्राप्त सब-मीटर मृदा नमी पुनर्प्राप्ति (रिट्रीवल) की उच्च सटीकता और निरंतरता को प्रमाणित करता है, जो यह दर्शाता है कि नासा के SMAP एल्गोरिदम इसके डेटा को भविष्य के अंतरिक्ष-आधारित सेंसरों के लिए एक विश्वसनीय संदर्भ के रूप में कार्य करने हेतु प्रभावी ढंग से संसाधित कर सकते हैं।
यह शोध पत्र CP-GAMP का परिचय देता है, जो एक स्केलेबल बेयसियन टेंसर पुनर्निर्माण एल्गोरिदम है जो लागतपूर्ण मैट्रिक्स व्युत्क्रम (matrix inversions) से बचते हुए टेंसर रैंक और शोर की शक्ति (noise power) को कुशलतापूर्वक अनुमानित करने के लिए जनरलाइज्ड एप्रोक्सिमेट मैसेज पासिंग और एक्सपेक्टेशन-मैक्सिमाइजेशन का लाभ उठाता है, जिससे सटीकता से समझौता किए बिना अत्याधुनिक विधियों की तुलना में रनटाइम को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जाता है।
यह शोध पत्र एक नवीन विधि प्रस्तावित करता है जो परम्यूटेशन एंट्रॉपी (permutation entropy) के पूरक चर के रूप में त्याग दी गई सिग्नल मैग्नीट्यूड परिवर्तनशीलता (discarded signal magnitude variability) को शामिल करके पारंपरिक ऑर्डिनल पैटर्न विश्लेषण को उन्नत करती है, जिससे बेहतर फीचर इंजीनियरिंग और एआई वर्गीकरण के लिए सिंथेटिक मैप्स और वास्तविक दुनिया के ईईजी (EEG) डेटा दोनों में गतिशील व्यवहारों के लक्षण वर्णन में सुधार होता है।
यह शोधपत्र एक मेमोरी- और गणनात्मक रूप से कुशल क्वांटम स्टेट टॉमोग्राफी पद्धति प्रस्तावित करता है जो क्वांटम अवस्थाओं के एक व्यापक वर्ग के लिए मानक अनुमान तकनीकों की घातीय स्केलिंग चुनौतियों से पार पाने हेतु लो-रैंक ब्लॉक टेंसर ट्रेन अपघटन और संपीड़ित सेंसिंग (कंप्रेस्ड सेंसिंग) का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र विज़िबल लाइट कम्युनिकेशन सिस्टम के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल इनडोर पोजिशनिंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो उच्च-सटीक स्थानीयकरण प्राप्त करने के लिए एक एकल एलईडी और वितरित सिंगल-एलिमेंट ऑप्टिकल इंटेलिजेंट रिफ्लेक्टिव सरफेसेस (OIRSs) का उपयोग करता है, जिसमें एडेप्टिव बीम स्टीयरिंग, क्लोज्ड-फॉर्म डिस्टेंस एस्टीमेशन और क्रैमर-राओ लोअर बाउंड-वेटेड वेटेड लीस्ट स्क्वेयर्स को संयोजित करने वाला एक इटरेटिव एल्गोरिदम शामिल है।
यह शोध पत्र OrthoVortex को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन फ्यू-शॉट फ्रेमवर्क है जो OAM-आधारित LOS MIMO सिस्टम में नोडल मिसअलाइनमेंट (nodal misalignment) का तेजी से अनुमान लगाने और उसे ठीक करने के लिए क्रॉस-मोडल फेज सिग्नेचर (cross-modal phase signatures) का लाभ उठाता है, जिससे मोडल ऑर्थोगोनैलिटी (modal orthogonality) बहाल होती है और 120 GHz प्रायोगिक मापों द्वारा प्रमाणित रूप से लिंक क्षमता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।
यह शोध पत्र लॉग-नॉर्मल (Lognormal) वितरण की विश्लेषणात्मक जटिलता को दूर करने के लिए नकागामी- (Nakagami-) और इन्वर्स नकागामी- (Inverse Nakagami-) चर पर आधारित दो गणितीय रूप से सुलभ सरोगेट मॉडल प्रस्तावित करता है, जो प्रमुख वायरलेस संचार प्रदर्शन मेट्रिक्स के लिए सटीक क्लोज्ड-फॉर्म अभिव्यक्तियाँ प्रदान करते हैं और जटिल फेडिंग चैनलों के कुशल विश्लेषण को सक्षम करते हैं।
यह शोध पत्र गतिशील वायरलेस नेटवर्क में विकेंद्रीकृत नमूनाकरण (sampling) और अनुमान नीतियों को अनुकूलित करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हुए एक हस्तांतरणीय ग्राफ़िकल मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो अत्याधुनिक बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और गैर-स्थिरता (non-stationarity) के विरुद्ध मजबूती प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक डेटा-कुशल भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो सिंक्रो-वेवफॉर्म मापों का उपयोग करके इन्वर्टर-आधारित संसाधनों की क्षणिक गतिशीलता (ट्रांजिएंट डायनेमिक्स) को सटीक रूप से मॉडल करने के लिए ज्ञात सर्किट संबंधों का लाभ उठाता है, जो प्रभावी रूप से डेटा की कमी को दूर करता है और सीमित विक्षोभ घटनाओं के साथ भी सिस्टम मापदंडों के संयुक्त अनुमान को सक्षम बनाता है।