1558 पेपर
यह शोधपत्र एक संदर्भ-संवर्धित मल्टी-प्ले मल्टी-आर्म्ड बैंडिट एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो चैनल शोर को चैनल स्थिति सूचना के साथ सहसंबंधित रिवॉर्ड परटर्बेशन के रूप में मॉडल करता है, जिससे अवसरवादी स्पेक्ट्रम एक्सेस सिस्टम में तेज़ और अधिक कुशल चैनल आवंटन प्राप्त करने के लिए लीनियर और नॉन-लीनियर इंडेक्स नीतियां व्युत्पन्न होती हैं।
यह शोध पत्र ऑटोएनकोडर्स का उपयोग करके एक अभिनव एंड-टू-एंड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो MIMO ट्रांसमीटरों, रिसीवरों और रेले फेडिंग चैनलों को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जो पारंपरिक ब्लॉक-आधारित प्रसंस्करण विधियों की तुलना में काफी कम बिट एरर रेट प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक रोबस्ट क्वांटम-MUSIC (RobQMUSIC) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मानक -नॉर्म फेज रिट्रीवल को IRLS के माध्यम से हल किए गए -नॉर्म फॉर्मूलेशन द्वारा प्रतिस्थापित करके रिडबर्ग परमाणु रिसीवर एरेज़ का उपयोग करते हुए दिशा-आगमन अनुमान (direction-of-arrival estimation) को बढ़ाता है, जिससे आदर्श स्थितियों में उच्च सटीकता प्राप्त होती है और साथ ही उन आउटलियर मापों के विरुद्ध मजबूती बनी रहती है जिनके कारण मौजूदा विधियाँ विफल हो जाती हैं।
यह शोध पत्र वायु तापमान डेटा से ऊष्मा प्रवाह (हीट फ्लक्स) की भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के उपयोग की जांच करता है, जिसका उद्देश्य ISO 9869-1 मानक के तहत भवन आवरणों के इन-सीटू थर्मल ट्रांसमिटेंस (U-वैल्यू) मूल्यांकन के लिए आवश्यक मापन अवधि को महत्वपूर्ण रूप से कम करना है।
यह शोध पत्र कॉन्ट्रास्टिव रैंडम लीड कोडिंग (CRLC) प्रस्तुत करता है, जो एक चैनल-अज्ञेय (channel-agnostic) प्रीट्रेनिंग रणनीति है जो परिवर्तनशील बायोसिग्नल कॉन्फ़िगरेशन में प्रभावी ढंग से सामान्यीकरण करने के लिए रैंडम चैनल उपसमुच्चयों का उपयोग करके पॉजिटिव पेयर्स बनाती है, जो EEG कार्यों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करती है और ECG कार्यों में तुलनीय परिणाम प्राप्त करती है।
यह शोध पत्र औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) नेटवर्क के लिए एक ऊर्जा-कुशल, रिले-सहायता प्राप्त फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो डिवाइस ग्रुपिंग, रिले चयन और पावर एलोकेशन को अनुकूलित करने के लिए आंशिक एकत्रीकरण (पार्शियल एग्रीगेशन) और एक अनुक्रमिक पैरामीट्रिक कॉनवेक्स एप्रोक्सिमेशन एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे सख्त विलंबता बाधाओं के तहत ऊर्जा खपत और आउटेज की संभावना को काफी कम करते हुए अभिसरण (कन्वर्जेंस) को तेज किया जाता है।
यह शोध पत्र वर्टिकल वॉटर-टू-एयर ऑप्टिकल लिंक्स के लिए एक नवीन सांख्यिकीय चैनल मॉडल प्रस्तावित करता है जो बीटा मिश्रण वितरण (Beta mixture distribution) का उपयोग करके हवा से प्रेरित बीम अपवर्तन और पॉइंटिंग त्रुटियों को ध्यान में रखता है, साथ ही चैनल वितरण और आउटेज प्रायिकता के लिए क्लोज्ड-फॉर्म अभिव्यक्तियों को व्युत्पन्न करता है और पूर्ण आंतरिक परावर्तन (total internal reflection) के कारण उत्पन्न होने वाले एक मौलिक विश्वसनीयता फ्लोर (reliability floor) को प्रकट करता है।
यह शोधपत्र डेड-टाइम-प्रतिबंधित इवेंट डिटेक्शन प्रक्रियाओं के लिए एक एसिम्प्टोटिक सांख्यिकीय सिद्धांत स्थापित करता है, जो मौलिक अनुमान सीमाओं को व्युत्पन्न करता है और यह प्रदर्शित करता है कि अधिकतम संभावना (मैक्सिमम लाइकलीहुड) और कुशल वन-स्टेप अनुमानकर्ता दोनों इन सीमाओं को प्राप्त कर सकते हैं, जिसका व्यावहारिक सत्यापन सिंगल-फोटॉन लिडार अनुप्रयोगों के माध्यम से प्रदान किया गया है।
यह शोध पत्र एक लागत प्रभावी फोनोकार्डियोग्राम ट्रैकिंग (PhonoTrack) प्रणाली और एक संबंधित डेटासेट प्रस्तुत करता है जो केवल पीसीजी (PCG) संकेतों का उपयोग करके हृदय गति और रक्तचाप दोनों के गैर-आक्रामक अनुमान को सक्षम बनाता है, जो उन्नत सिग्नल प्रोसेसिंग और अर्ध-अनुभवजन्य मॉडलिंग के माध्यम से उच्च सटीकता प्राप्त करता है।
यह ट्यूटोरियल हालिया सिग्नल प्रोसेसिंग और अनुकूलन अग्रिमों की समीक्षा करता है जो निर्देशित अचक्रीय ग्राफ (DAG) लर्निंग को एक निरंतर, स्कोर-आधारित अनुमान समस्या के रूप में पुनर्गठित करते हैं, जिसमें विशेष रूप से उन सहवर्ती विधियों पर ध्यान केंद्रित किया गया है जो अवलोकन संबंधी डेटा में स्केलेबिलिटी और पहचान योग्य चुनौतियों से पार पाने के लिए विरल कारण संरचनाओं और अनुकूली शोर स्तरों का संयुक्त रूप से अनुमान लगाते हैं।