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यह शोध पत्र फेज नॉइज़ (phase noise) के तहत मिसस्पेसिफाइड क्रैमर-रौ बॉउंड्स (Cramér-Rao bounds) के माध्यम से विश्लेषण करते हुए यह प्रदर्शित करके OFDM-आधारित ISAC सिस्टम में सेंसिंग गोपनीयता की जांच करता है कि वैध ट्रांससीवर पर लोकल ऑसिलेटर की गुणवत्ता को जानबूझकर कम करने से स्वीकार्य संचार दरों को बनाए रखते हुए एक ईव्सड्रॉपर (eavesdropper) के विरुद्ध सेंसिंग प्रदर्शन अंतराल को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सकता है।
यह शोध पत्र AI-नेटिव 6G नेटवर्क के लिए एक हेटेरोजेनिटी-अवेयर बिलीफ सिंक्रोनाइज़ेशन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो विविध AI एजेंटों के ज्ञान को संरेखित करने और संयुक्त प्रशिक्षण या होमोजेनियस आर्किटेक्चर की आवश्यकता के बिना कुशल सिमेंटिक कम्युनिकेशन सक्षम करने के लिए एज सर्वरों पर लेटेंट ट्रांसलेशन मॉडल्स का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र पार्किंसंस रोग का पता लगाने के लिए स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) स्पीच मॉडल्स की क्रॉस-लिंगुअल ट्रांसफ़रेबिलिटी की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि इष्टतम फीचर लेयर्स डेटासेट पर निर्भर होती हैं और स्थानांतरित संकेतों में पैथोलॉजिकल विशिष्टता का अभाव होता है, जो अक्सर डिमेंशिया को पार्किंसंस के रूप में गलत वर्गीकृत करते हैं, जो नैदानिक परिनियोजन (clinical deployment) के लिए महत्वपूर्ण बाधाओं को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड रिएन्डेबल इंटेलिजेंट सरफेस (HRIS) के साथ स्पार्स कोप्राइम एक्टिव एलिमेंट्स वाले अपलिंक MIMO सिस्टम के लिए एक कम-जटिलता वाला चैनल पैरामीटर अनुमान योजना प्रस्तावित करता है, जो मजबूत कोणीय निष्कर्षण और पूरी तरह से पैसिव आर्किटेक्चर की तुलना में बेहतर सटीकता प्राप्त करने के लिए खात्री-राओ (Khatri-Rao) और क्रोनेकर फैक्टराइजेशन के साथ स्थानिक स्मूथिंग और रूट-MUSIC का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र नियर-फील्ड संचार में अत्यंत विशाल बियॉन्ड-डायगोनल RIS के लिए एक लो-रैंक मोडल ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक ज्यामिति-निर्भर, कॉम्पैक्ट मोडल मैट्रिक्स पैनल के आकार से स्वतंत्र पुनर्गठनीय प्रविष्टियों की संख्या के साथ पूर्णतः कनेक्टेड प्रदर्शन प्राप्त कर सकता है, जिससे पारंपरिक पूर्णतः कनेक्टेड डिजाइनों की अत्यधिक हार्डवेयर और अनुकूलन लागतों पर विजय प्राप्त की जा सकती है।
यह शोध पत्र एक लघु भाषा मॉडल-संचालित स्वायत्त एजेंट प्रस्तुत करता है जो संज्ञानात्मक रडार (कॉग्निटिव रडार) के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग उपकरणों को गतिशील रूप से चुनने, कॉन्फ़िगर करने और निष्पादित करने के लिए प्राकृतिक भाषा कमांड की व्याख्या करता है, जो जैमर सप्रेशन और डायरेक्शन-ऑफ-अराइवल एस्टिमेशन जैसे विविध परिदृश्यों में प्रभावी प्रदर्शन प्रदर्शित करता है और विश्वसनीय, मतिभ्रम-मुक्त (हैलुसिनेशन-फ्री) परिणाम सुनिश्चित करने के लिए रडार-विशिष्ट प्रॉम्प्टिंग और भौतिकी-आधारित निष्पादन पर निर्भर करता है।
यह शोध पत्र मल्टीचैनल रिकॉर्डिंग से रिलेटिव ट्रांसफर मैट्रिक्स (ReTM) का अनुमान लगाने के लिए तीन नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ये सुपरवाइज्ड मॉडल अनुमान सटीकता में पारंपरिक कोवेरिएंस-आधारित विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और साथ ही तुलनीय स्पीच एन्हांसमेंट प्रदर्शन प्राप्त करते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि टर्निंग सरफेस प्रोफाइल्स पर ISO 21920-2 फीचर कैरेक्टराइजेशन को लागू करना, विशेष रूप से ग्रूव-लेवल मीन मैक्सिमम एब्सोल्यूट ग्रेडिएंट () का उपयोग करके, स्टोकेस्टिक सरफेस नॉइज़ से डिटरमिनिस्टिक वियर-प्रेरित परिवर्तनों को अलग करके टूल वियर का सुदृढ़ और भौतिक रूप से व्याख्या योग्य अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र SGNet का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का, डोमेन-अवेयर डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है, जो हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजेस से मछली की ताजगी के उच्च-सटीक, रियल-टाइम वर्गीकरण को प्राप्त करने के लिए स्पेक्ट्रल-ग्रुपड कनवल्शन और ड्यूल अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करता है, जिसमें पारंपरिक मॉडलों की तुलना में काफी कम पैरामीटर्स हैं।
यह अध्ययन एक एपनिया बर्डन-गाइडेड फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो कम-जटिलता वाले हाइब्रिड न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग करके स्लीप एपनिया के आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सामान्यीकरण और गंभीरता वर्गीकरण को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए फोटोप्लेथिस्मोग्राफिक (PPG) रूपात्मक विशेषताओं और ऑक्सीजन संतृप्ति (SpO2) दोनों का लाभ उठाता है।