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यह सर्वेक्षण अगली पीढ़ी के वायरलेस फिजिकल लेयर्स के लिए व्याख्यात्मक एआई (XAI) का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जो एक उत्तरदायित्व-उन्मुख ढांचे, स्पष्टीकरण तकनीकों के एक व्यवस्थित वर्गीकरण, और पारदर्शी, विश्वसनीय एवं स्वायत्त एआई-नेटिव संचार प्रणालियों को तैनात करने की खुली चुनौतियों को संबोधित करने के लिए एक रोडमैप को स्थापित करता है।
यह शोध पत्र एक अनुकूलन योग्य मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो O-RAN आर्किटेक्चर के भीतर, मॉडल चयन तंत्र और निरंतर ट्रांसफर लर्निंग का लाभ उठाकर 6G नेटवर्क में गतिशील वातावरण में अभिसरण समय (convergence time) को महत्वपूर्ण रूप से कम करने और दक्षता में सुधार करने के लिए UAV प्रक्षेपवक्रों (trajectories) को अनुकूलित करता है।
यह शोध पत्र वेक्टर डिफ्यूजन वेवलेट्स (VDWs) को प्रस्तुत करता है, जो वेक्टर डिफ्यूजन मैप्स से प्रेरित एक नवीन वेवलेट परिवार है, और विविध डेटा—सिंथेटिक पॉइंट क्लाउड्स से लेकर वास्तविक दुनिया के विंड फील्ड्स और न्यूरल एक्टिविटी तक—के विश्लेषण के लिए ज्यामितीय ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (VDW-GNNs) में शामिल किए जाने पर उनकी प्रभावशीलता और वांछित सैद्धांतिक गुणों—जैसे कि फ्रेम स्थिरता और रोटेशनल/ट्रांसलेशनल सिमिट्रीज़—को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र स्थानिक रूप से वितरित प्रणालियों के लिए एक फुल-डुप्लेक्स ISAC ढांचे का प्रस्ताव करता है जो वितरित लक्ष्यों को स्थानीयकृत करने में पारंपरिक विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए टू-स्टेज FFT और गॉस-न्यूटन एस्टिमेटर का उपयोग करता है, साथ ही एक एडेप्टिव बीमफॉर्मर का भी उपयोग करता है जो संवेदन रिज़ॉल्यूशन और मल्टी-यूज़र संचार आवश्यकताओं को एक साथ पूरा करता है।
यह शोध पत्र एक सुदृढ़ दो-चरणीय प्रोटोकॉल का प्रस्ताव करता है जो DoA अनुमान त्रुटियों और अपूर्ण NLoS चैनल ज्ञान के तहत सेंसिंग सटीकता की गारंटी देते हुए संचार सम-दर (sum-rate) को अधिकतम करने के लिए बीमफॉर्मिंग, मोड चयन और RIS गुणांकों को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जो STAR-RIS-सहायता प्राप्त ISAC नेटवर्क के लिए है।
यह शोध पत्र एक एसिंक्रोनस मल्टी-चैनल अनलिमिटेड सैंपलिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सिंक्रोनाइज़ेशन-डिपेंडेंट चाइनीज रिमाइंडर थ्योरम अनफोल्डिंग को एक ग्राफ-आधारित स्मूथनेस रणनीति से प्रतिस्थापित करता है, जिससे टेम्पोरली मिसअलाइन्डेड मेजरमेंट्स से सुदृढ़ सिग्नल पुनर्निर्माण सक्षम होता है।
यह शोध पत्र 5G एनालॉग रेडियो-ओवर-फाइबर सिस्टम में डिजिटल प्रीडिस्टॉर्शन के लिए कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क्स (KANs) के पहले अनुप्रयोग को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि KANs मल्टी-लेयर पर्सेप्ट्रॉन्स और वोल्टेरा-आधारित मॉडलों की तुलना में काफी कम एरर वेक्टर मैग्नीट्यूड (EVM) प्राप्त करते हैं और प्रदर्शन लक्ष्यों को पूरा करने के लिए काफी कम बिट ऑपरेशंस की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र ADAC को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा कंपाइलर है जो फ्रेमवर्क-अज्ञेय (framework-agnostic) मध्यवर्ती निरूपणों (intermediate representations) को उत्पन्न करके और इम्पल्स रिस्पॉन्स मिलान (impulse response matching) एवं सर्टिफिकेट जांच के माध्यम से स्थिरता को सत्यापित करके, प्रशिक्षित डिफरेंशिएबल ऑडियो मॉडलों को कुशल, स्थिर, रियल-टाइम FAUST प्लगइन्स में स्वचालित रूप से अनुवादित करता है।
यह शोध पत्र EMG-आधारित मोशन रिकग्निशन के लिए आठ क्लास-इन्क्रीमेंटल लर्निंग विधियों का मूल्यांकन करता है और यह प्रदर्शित करता है कि जनरेटिव मॉडल, विशेष रूप से स्केल मिक्सचर क्लासिफिकेशन मॉडल (SMCM), एज डिवाइसेस पर कम मेमोरी लागत के साथ उच्च सटीकता बनाए रखते हुए कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग को प्रभावी ढंग से दबाकर डिस्क्रिमिनेटिव दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
Fast-TurboQuant एक मल्टीप्लायर-मुक्त ऑनलाइन वेक्टर क्वांटाइजेशन विधि है जो TurboQuant के गणनात्मक रूप से महंगे डेंस रैंडम रोटेशन को रेडेमेकर फेज इनवर्जन और फास्ट वॉल्श-हाडामार्ड ट्रांसफॉर्म का उपयोग करके एक स्ट्रक्चर्ड फास्ट जॉनसन-लिंडेनस्ट्रास ट्रांसफॉर्म से बदल देता है, जिससे एज डिवाइसेस पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल एम्बेडिंग्स के लिए महत्वपूर्ण गति और बेहतर सटीकता प्राप्त होती है।