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यह शोध पत्र एक प्रूनड (pruned) WaveNet-शैली के गिटार एम्पलीफायर मॉडल का वास्तविक समय का iOS कार्यान्वयन प्रस्तुत करता है जो पुनरावृत्ति परिमाण प्रूनिंग (iterative magnitude pruning) और एक कस्टम स्पार्स C++ इंजन के माध्यम से 90% भार (weight) में कमी प्राप्त करता है, जिससे बिना किसी प्रत्यक्ष गुणवत्ता हानि के केवल CPU वाले iPhones पर भौतिक पेडल का उच्च-निष्ठा, कम-विलंबता वाला अनुकरण सक्षम होता है।
यह शोध पत्र स्थानिक रूप से व्यवस्थित, ओवरलैपिंग वाहन पास-बाय ध्वनियों के साथ बाइनौरल श्रवण परीक्षणों के माध्यम से यह जांच करता है कि वास्तविक बहु-स्रोत यातायात परिदृश्यों में इलेक्ट्रिक वाहन AVAS ध्वनियों की कथित झुंझलाहट, अलग-थलग एकल-स्रोत स्थितियों की तुलना में कैसे बदलती है।
यह शोध पत्र सीमित, गैर-रेखीय और हेवी-टेल्ड (heavy-tailed) शोर वाले अवलोकनों से विरल सिग्नल युग्मों (sparse signal pairs) को पुनर्प्राप्त करने के लिए एक अभिसारी वैकल्पिक एल्गोरिदम (convergent alternating algorithm) के साथ एक सुदृढ़, गैर-उत्तल नियमितीकरण ढांचे (robust, non-convex regularization framework) का प्रस्ताव करता है, जो ओरकल-स्तर की सांख्यिकीय सटीकता प्राप्त करता है और सैद्धांतिक गारंटियों एवं अनुभवजन्य प्रयोगों दोनों में उत्तल और ग्रीडी बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र ग्राफ संकेतों में गैर-रेखीय मोड इंटरैक्शन (nonlinear mode interactions) को चित्रित करने के लिए एक ग्राफ बाइसपेक्ट्रम सूत्रीकरण और बाइसोहेरेंस माप प्रस्तुत करता है, जो सिंथेटिक डेटा और ईईजी (EEG) रिकॉर्डिंग पर अनुप्रयोगों के माध्यम से उन उच्च-क्रम निर्भरताओं का पता लगाने में अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है जिन्हें पारंपरिक स्पेक्ट्रल विधियाँ नहीं पकड़ पाती हैं।
यह शोध पत्र एक क्लोज्ड-फॉर्म सहसंबंध गुणांक (closed-form correlation coefficient) व्युत्पन्न करके और थ्रूपुट को संरक्षित करते हुए स्थानिक SIR क्लस्टरिंग को कम करने के लिए एक ग्रांट-फ्री स्लॉटेड ALOHA योजना प्रस्तावित करके, नैरो मल्टीबीम LEO उपग्रह रैंडम एक्सेस नेटवर्क में हस्तक्षेप के स्थानिक और लौकिक सहसंबंध का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र यूजर इक्विपमेंट वितरण और चैनल स्थितियों को मॉडल करके नैरो-बीम लो अर्थ ऑर्बिट (LEO) अपलिंक्स में सक्सेसिव इंटरफेरेंस कैंसलेशन (SIC) के प्रदर्शन की जांच करता है, जिससे यह प्रदर्शित होता है कि SIC एक एकल बेस स्टेशन बीम को एक साथ कई उपयोगकर्ताओं को सेवा देने में सक्षम बनाता है, जिससे नेटवर्क थ्रूपुट और यूजर फेयरनेस के बीच एक अनुकूल संतुलन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र पावर सिस्टम फॉल्ट क्लासिफिकेशन और लोकलाइजेशन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल्स की मजबूती का मूल्यांकन करने हेतु हाई-फिडेलिटी EMT सिमुलेशन का उपयोग करते हुए एक एकीकृत ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि क्लासिफिकेशन डेटा डिग्रेडेशन के तहत काफी हद तक स्थिर रहता है, लोकलाइजेशन की सटीकता वोल्टेज माप के नुकसान के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है।
यह शोध पत्र ओवर-द-एयर कंप्यूटेशन के लिए पिंचिंग-एंटीना सिस्टम में डिस्क्रीट पिंचिंग-एंटीना एक्टिवेशन समस्या को हल करने के लिए फास्ट ग्रीडी, बीम और कोहेरेंट एग्रीगेशन सर्च एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जो प्रभावी रूप से मीन-स्क्वेयर्ड एरर को कम करता है और पारंपरिक एंटीना एरे की तुलना में एकत्रीकरण सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक सीखे हुए, नमूना-निर्भर रिलैक्सेशन और एक ऑगमेंटेड लैग्रेंजियन ऑप्टिमाइज़ेशन दृष्टिकोण के माध्यम से प्रति-नमूना बाधाओं को लागू करता है, जो समग्र मॉडल प्रदर्शन को बनाए रखते हुए सुरक्षा, प्राथमिकता और लंबाई नियंत्रण जैसे विविध कार्यों में टेल कंस्ट्रेंट उल्लंघनों को प्रभावी ढंग से कम करता है।
यह शोध पत्र FedKAD प्रस्तुत करता है, जो एक संसाधन-कुशल फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो विकेंद्रीकृत IoT प्रणालियों के लिए तेज़, कम-विलंबता और संचार-हल्के बहुभिन्नरूपी समय-श्रृंखला विसंगति का पता लगाने में सक्षम करने के लिए लो-रैंक कूप्मन (Koopman) निरूपणों और एक स्टिफल-ADMM एल्गोरिदम का लाभ उठाता है।