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यह शोध पत्र एक 3rd-order PARAFAC टेंसर मॉडल प्रस्तावित करता है जिसे उन्नत समय-परिवर्तनीय चैनल अनुमान प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक पुनरावृत्ति (iteratively) ALS एल्गोरिदम के माध्यम से हल किया गया है, जो बिना कम्प्यूटेशनल जटिलता बढ़ाए IRS-सहायता प्राप्त संचार प्रणालियों में सक्षम है।
यह शोध पत्र रेल-वाहन प्रणालियों में बोल्ट ढीले होने का पता लगाने के लिए किसी संरचना की प्राकृतिक आवृत्ति के पास सिंगल-टोन और फ्रीक्वेंसी-मॉड्यूलेटेड उत्तेजनाओं का उपयोग करते हुए एक वाइब्रो-अकौस्टिक विधि प्रस्तावित करता है, जो विभिन्न प्रीलोड स्थितियों के बीच अंतर करने वाले उच्च-आवृत्ति स्पेक्ट्रल चोटियों और हार्मोनिक बैंड पावर अनुपातों के उद्भव का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र एक पूर्णतः कनवल्शनल डिनोइजिंग ऑटोएन्कोडर (FC-DAE) प्रस्तुत करता है जिसे प्रयोगात्मक एक्स-रे फोटॉन कोरिलेशन स्पेक्ट्रोस्कोपी डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो कम सिग्नल-टू-नॉइज़ कोरिलेशन फंक्शन से जटिल गतिशील विशेषताओं को प्रभावी ढंग से पुनर्प्राप्त करता है और साथ ही मनमाने इनपुट आयामों को समायोजित करते हुए उच्च संरचनात्मक निष्ठा बनाए रखता है।
यह शोध पत्र एक गणनात्मक रूप से कुशल लम्पड (lumped) आरसी (RC) तुल्य सर्किट मॉडल प्रस्तुत करता है जो 50 kHz तक तीन-परत वाले गोलाकार सिर के आवृत्ति-निर्भर विद्युत व्यवहार को सटीक रूप से पुनरुत्पादित करता है, जो न्यूरो-सेंसिंग और न्यूरो-स्टिमुलेशन प्रणालियों के डिजाइन और मूल्यांकन के लिए महंगी संख्यात्मक सिमुलेशन के एक व्यवहार्य विकल्प के रूप में कार्य करता है।
यह शोध पत्र मानव सिर की तीन-परत वाली संरचना के एक संक्षिप्त, आवृत्ति-निर्भर लम्पड-एलिमेंट (lumped-element) RC सर्किट मॉडल को प्रस्तुत और मान्य करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि स्कैल्प पोटेंशियल (scalp potentials) की सटीक भविष्यवाणी करने और अतिरंजना (overestimation) से बचने के लिए ऊतक विक्षेपण (tissue dispersion) और कैपेसिटिव पथों को ध्यान में रखना आवश्यक है।
यह शोध पत्र डीप लर्निंग-आधारित आरएफ फिंगरप्रिंटिंग प्रणालियों में महत्वपूर्ण सुरक्षा कमजोरियों को उजागर करता है, जो व्यापक वास्तविक दुनिया के प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि डोमेन शिफ्ट निरंतर गलत वर्गीकरण का कारण बनते हैं जिन्हें बैकडोर्स के रूप में भुनाया जा सकता है और कच्चे संकेतों (raw signals) पर प्रशिक्षण हार्डवेयर फिंगरप्रिंट्स को पर्यावरणीय विशेषताओं के साथ उलझा देता है, जिससे ऐसे हमले के वेक्टर बनते हैं जिन्हें पोस्ट-प्रोसेसिंग विधियों द्वारा कम नहीं किया जा सकता है।
यह शोधपत्र TinyDéjàVu को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क और एल्गोरिदम का समूह है जो संसाधन-सीमित माइक्रोकंट्रोलर्स पर न्यूरल नेटवर्क इन्फरेंस के लिए डेटा प्रवाह को अनुकूलित करता है, जिससे सेंसर डेटा स्ट्रीम को प्रोसेस करने के लिए पूर्व विधियों के समान विलंबता (latency) के साथ रैम (RAM) के उपयोग में 90% तक की कमी आती है।
यह शोध पत्र बांग्लादेश के कपड़ा उद्योग में समान इंडक्शन मोटरों की निगरानी के लिए एक रियल-टाइम, क्लाउड-कनेक्टेड NILM फ्रेमवर्क का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो प्रभावी कुल ऊर्जा अनुमान का प्रदर्शन करते हुए समान लोड को अलग करने की महत्वपूर्ण चुनौतियों को रेखांकित करता है और उन्नत डीप लर्निंग एवं उच्च-आवृत्ति डेटा संग्रह के माध्यम से भविष्य के सुधारों का सुझाव देता है।
यह शोध पत्र ईईजी (EEG) इमेजिंग जैसी व्युत्क्रम समस्याओं (inverse problems) के लिए एक सीखे हुए मेजरइज़ेशन-मिनिमाइज़ेशन (Majorization-Minimization) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो एक बाइलेवल ऑप्टिमाइज़ेशन सेटिंग के भीतर स्ट्रक्चर्ड कर्वेचर मेजरेंट्स (structured curvature majorants) को सीखने के लिए एक लाइटवेट रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क को एकीकृत करता है, जिससे शास्त्रीय एमएम (MM) विधियों की सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी (theoretical convergence guarantees) को संरक्षित करते हुए बेहतर सटीकता, स्थिरता और सामान्यीकरण प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र नेस्टेड टेंसर फैक्टराइजेशन एंड एस्टिमेशन (NTFE) एल्गोरिदम का प्रस्ताव देता है, जो ग्रुप-कनेक्टेड BD-RIS-असिस्टेड मोनोस्टैटिक नेटवर्क में सिंगल-टारगेट लोकलाइजेशन के लिए डिले-डॉप्लर और एंगल एस्टिमेशन को डिकपल करने हेतु नेस्टेड टकर डिकंपोजिशन का लाभ उठाता है, जो अत्याधुनिक बेंचमार्क की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।