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यह अध्ययन 8 GHz और 15 GHz पर FR3 बैंड में आउटडोर मैसिव MIMO चैनलों का प्रयोगात्मक रूप से लक्षण वर्णन करता है, जिससे यह पता चलता है कि उच्च आवृत्तियों में कम कोणीय और विलंब प्रसार (angular and delay spreads) के साथ अधिक दिशात्मक प्रसार होता है, जिसके परिणामस्वरूप निम्न आवृत्तियों की तुलना में थोड़ा उच्च चैनल क्षमता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे क्वांटाइजेशन नॉइज़ (quantization noise) सेल्फ-कैलिब्रेटिंग मोनोस्टैटिक ISAC MIMO सिस्टम्स में लीकेज सप्रेशन के लिए डिजिटल प्रीकोडिंग स्कीम्स के प्रदर्शन को गंभीर रूप से खराब करती है, जो इस प्रभाव का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक क्लोज्ड-फॉर्म समाधान प्रदान करता है और संख्यात्मक विश्लेषण एवं हार्डवेयर प्रयोगों के माध्यम से इसे मान्य करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक हाइब्रिड CNN-Merged डीप लर्निंग मॉडल, जो टेम्पोरल और स्पेक्ट्रल विशेषताओं को एकीकृत करता है, कम-घनत्व वाले, कान के पीछे के EEG कॉन्फ़िगरेशन पर प्रभावी रूप से कम स्थानिक जानकारी की भरपाई करके और फुल-स्कैल्प रिकॉर्डिंग के साथ प्रदर्शन के अंतर को पाटकर, मजबूत, रोगी-स्वतंत्र दौरे का पता लगाने में सक्षम है।
यह शोध पत्र एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल-आधारित डिजिटल ट्विन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो साइट-विशिष्ट प्रसार (site-specific propagation), पैकेट-स्तरीय इम्यूलेशन और मेमोरी-ऑगमेंटेड रीजनिंग को एकीकृत करता है ताकि 6G हेटेरोजेनियस वायरलेस नेटवर्क में स्थिर, एप्लिकेशन-अवेयर नेटवर्क चयन को सक्षम किया जा सके, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में हैंडओवर अस्थिरता को प्रभावी ढंग से कम करता है और QoS संतुष्टि में सुधार करता है।
यह शोध पत्र पारंपरिक मल्टीचैनल पॉलीसोम्नोग्राफी की सीमाओं को संबोधित करते हुए, ह्योर्थ मापदंडों (Hjorth parameters) और एक रैंडम सर्च-अनुकूलित ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, एक नवीन सिंगल-चैनल नवजात नींद-जागने के वर्गीकरण पद्धति का प्रस्ताव करता है, जो 82.35% सटीकता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र FedSFR का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो सर्वर पर एक फीचर रिकंस्ट्रक्शन स्टेप को पेश करके और क्लाइंट्स को पूर्ण मॉडल अपडेट के बजाय कॉम्पैक्ट फीचर वेक्टर्स ट्रांसमिट करने में सक्षम बनाकर वेक्टर क्वांटाइजेशन-आधारित इमेज सिमेंटिक कम्युनिकेशन सिस्टम की ट्रेनिंग स्थिरता और संचार दक्षता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक ग्रिडलेस फुल-स्पेस डायरेक्शन-ऑफ-अराइवल (DOA) एस्टीमेशन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो STAR-RIS-असिस्टेड सिस्टम्स के लिए है, जो उच्च-सटीकता वाले एंगल रिट्रीवल को बिना किसी एंगुलर डिस्क्रीटाइजेशन के प्राप्त करने हेतु प्रॉक्सिमल ग्रेडिएंट डिसेंट के माध्यम से एक स्ट्रक्चर्ड लो-रैंक रिकवरी दृष्टिकोण का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एक डीप लर्निंग-आधारित पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो एक मल्टीस्टेटिक नेटवर्क में 6 GHz OFDM संकेतों से आयाम (amplitude) और चरण (phase) दोनों चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन का लाभ उठाकर विश्वसनीय मानव मुद्रा अनुमान (human pose estimation) प्राप्त करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि DT-Pose उच्चतम सटीकता प्रदान करता है और चरण डेटा आयाम के पूरक फीचर के रूप में सबसे अच्छा कार्य करता है।
यह शोध पत्र गॉसियन इंफॉर्मेशन बॉटलनेकك (Gaussian Information Bottleneck) निरूपणों पर क्वांटाइजेशन के प्रभाव का विश्लेषण करता है और इष्टतम कार्य-उन्मुख क्वांटाइजेशन डिजाइनों का प्रस्ताव करता है जो निरूपण और परिमित-दर बाधाओं को संयुक्त रूप से अनुकूलित करते हैं, जो गॉसियन और गैर-गॉसियन दोनों परिवेशों में ह्यूरिस्टिक दृष्टिकोणों की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र इनवर्टर-आधारित संसाधनों वाले वितरण नेटवर्क में दोष का पता लगाने की गति और विश्वसनीयता को बढ़ाने के लिए टाइम-डोमेन प्रोटेक्शन के साथ एकीकृत एक प्री-फॉल्ट वोल्टेज डिस्क्रिमिनेशन रणनीति प्रस्तावित करता है, जो ऑफलाइन और रियल-टाइम हार्डवेयर-इन-द-लूप सत्यापन के माध्यम से पारंपरिक ओवरकरंट प्रोटेक्शन की सीमाओं को संबोधित करता है।