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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।
यह शोध पत्र बेल II (Belle II) प्रयोग में पूर्णतः एकीकृत, निम्न-विलंबता (1.053 µs) ग्राफ न्यूरल नेटवर्क इलेक्ट्रोमैग्नेटिक कैलोरीमीटर ट्रिगर मॉड्यूल के सफल कमीशनिंग और संचालन की रिपोर्ट करता है, जो सिस्टम की प्रथम-स्तरीय ट्रिगर आवश्यकताओं के अनुकूल बिट-सटीक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए हार्डवेयर-एल्गोरिदम सह-डिज़ाइन और ऑनलाइन निगरानी का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र लेजर रिलेटिव इंटेंसिटी नॉइज़ से प्रभावित इंटेंसिटी-मॉड्यूलेशन डायरेक्ट-डिटेक्शन सिस्टम में सॉफ्ट-डिसीजन डिकोडिंग के लिए एक लो-कॉम्प्लेक्सिटी लॉग-लाइक्लीहुड रेशियो (LLR) सन्निकटन प्रस्तावित करता है, जो अनुकूलतम डिकोडिंग की तुलना में कोई बिट एरर रेट पेनल्टी प्राप्त नहीं करता है और मिसमैच्ड एडिटिव व्हाइट गॉसियन नॉइज़-आधारित दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र PHINN-EEG को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो डायनेमिक बेट्टी कर्व्स (Dynamic Betti Curves) के माध्यम से टोपोलॉजिकल टाइम-सीरीज विश्लेषण और टोपोलॉजी-कंडीशन्ड फ्लो मैचिंग का उपयोग करके स्वप्न-अवस्था (dream-state) EEG वर्गीकरण सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है और न्यूरल सिग्नल संश्लेषण को सक्षम बनाता है, जो पारंपरिक स्पेक्ट्रल ऊर्जा विधियों से फेज-स्पेस ज्योमेट्री की ओर एक प्रतिमान परिवर्तन (paradigm shift) को चिह्नित करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन बेयसियन ढांचे (Bayesian framework) का प्रस्ताव करता है जो वेरिएशनल इन्फरेंस (variational inference) का उपयोग करके लो-रैंक प्रोबेबिलिटी मास टेंसरों का एक साथ अनुमान लगाने और प्रेक्षित डेटा से उनके रैंक को स्वतः निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है, जिससे महंगी क्रॉस-वैलिडेशन या मैन्युअल मॉडल ऑर्डर चयन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और साथ ही अनुमान सटीकता एवं गणनात्मक दक्षता में सुधार होता है।
यह शोध पत्र PRISM-FCP का प्रस्ताव करता है, जो एक संचार-कुशल फेडेरेटेड कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क है जो प्रशिक्षण के दौरान आंशिक मॉडल साझाकरण और अंशांकन (कैलिब्रेशन) के दौरान हिस्टोग्राम-आधारित फ़िल्टरिंग का उपयोग करके एंड-टू-एंड बायज़ेंटाइन हमलों को कम करता है ताकि कम संचार ओवरहेड के साथ सटीक अनिश्चितता परिमाणीकरण बनाए रखा जा सके।