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यह शोध पत्र एक लागत प्रभावी AI-संवर्धित स्टेथोस्कोप प्रणाली प्रस्तुत करता है जो कम लागत वाले एम्बेडेड उपकरणों पर छह फुफ्फुसीय और पांच हृदय संबंधी रोगों के वास्तविक समय, समवर्ती निदान को सक्षम करने के लिए MFCC फीचर एक्सट्रैक्शन के साथ एक हाइब्रिड CNN-GRU मॉडल का उपयोग करता है, जिससे दूरस्थ और कम संसाधनों वाले क्षेत्रों में नैदानिक चुनौतियों का समाधान होता है।
केन्या में किए गए इस बहुकेंद्रित अवलोकनात्मक अध्ययन से यह सिद्ध होता है कि स्मार्टफोन-आधारित ईईजी (EEG) प्रणालियाँ संसाधन-सीमित परिवेशों में गैर-विशेषज्ञ स्वास्थ्य कर्मियों को उच्च गुणवत्ता वाला, व्याख्या योग्य न्यूरोलॉजिकल डेटा प्राप्त करने में सक्षम बनाने के लिए व्यवहार्य और नैदानिक रूप से प्रभावी हैं, जिससे मिर्गी के निदान और देखभाल तक न्यायसंगत पहुंच में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र एआई-संचालित वर्चुअल सेंसिंग को सक्षम करने के लिए स्थानिक, टेम्पोरल और इंटर-मोडल सहसंबंधों का उपयोग करते हुए एक "सूचना घनत्व" (इन्फॉर्मेशन डेंसिटी) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो मैड्रिड स्मार्ट सिटी डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि भौतिक सेंसरों को न्यूनतम त्रुटि (<3.21%) के साथ प्रभावी रूप से वर्चुअल सेंसरों द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है ताकि स्केलेबल और ऊर्जा-कुशल आईओटी (IoT) सिस्टम बनाए जा सकें।
यह शोध एक प्रमाणित TMS-EEG क्लीनिंग पाइपलाइन और बेंचमार्क डेटासेट स्थापित करता है ताकि सोर्स-डोमेन आर्टिफैक्ट रिमूवल रणनीतियों का मूल्यांकन और तुलना की जा सके, जो क्लोज्ड-लूप न्यूरोस्टिम्यूलेशन और व्यापक नैदानिक अनुप्रयोगों के लिए बेहतर सिग्नल गुणवत्ता और विश्वसनीयता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र लचीले पवन टरबाइन ब्लेडों के लिए एक व्याख्या योग्य क्षति पहचान ढांचे का प्रस्ताव करता है जो संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी की पारदर्शिता, मजबूती और भौतिक निरंतरता को बढ़ाने के लिए एक नवीन गैर-आक्रामक संवेदन प्रणाली से वायुगतिकीय दबाव मापों को व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग और भौतिकी-आधारित अंतर्दृष्टि के साथ जोड़ता है।
यह शोधपत्र एक नवीन इन्वर्स डिज़ाइन फ्रेमवर्क पेश करता है जो आंशिक S-पैरामीटर विनिर्देशों से सीधे सब-पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन वाले, विनिर्माणात्मक, दो-परत RF पैसिव घटकों को उत्पन्न करने के लिए एनेल्ड लैंजर प्रोजेक्शन (annealed Langevin projection) के साथ ग्रेस्केल डिफ्यूजन का उपयोग करता है, जिससे एक विस्तृत आवृत्ति सीमा में उच्च सटीकता और लचीलापन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र डायमेंशनल कोएक्टिवेशन (DCA) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मीट्रिक है जो मानक सामान्यीकरण के बिना कच्चे फीचर आयाम सह-सक्रियण (raw feature dimension coactivation) का विश्लेषण करके फ्रोजन विजन फाउंडेशन मॉडल्स में इंट्रा-सैंपल रिप्रजेंटेशनल कंसिस्टेंसी को मापता है, और सिंथेटिक चेहरों में संरचनात्मक विसंगतियों की पहचान करके डीपफेक का पता लगाने में अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक सहयोगात्मक बुद्धिमत्ता प्रतिमान (collaborative intelligence paradigm) प्रस्तावित करता है जहाँ विभिन्न उपकरणों और क्लाउड में वितरित कई लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, विविध संसाधन बाधाओं के तहत उच्च गुणवत्ता वाले उत्तर देने के लिए ऊर्ध्वाधर (vertical) और क्षैतिज (horizontal) सहयोग के माध्यम से मिलकर कार्य करते हैं, साथ ही प्रशिक्षण रणनीतियों और खुले अनुसंधान चुनौतियों को भी संबोधित करते हैं।
प्रिज्मनेट (PrismNet) पावर लोड फोरकास्टिंग के लिए एक व्याख्यात्मक बहु-मोडल ढांचा है जो मजबूत फ्यू-शॉट प्रदर्शन और उन्नत क्रॉस-मोडल सिमेंटिक संरेखण प्राप्त करने के लिए पार्टियल इंफॉर्मेशन डिकंपोजिशन-गाइडेड कंट्रास्टिव लर्निंग तंत्र के साथ टेक्स्ट और इमेज डेटा को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र 'एज ऑफ इनकरेक्ट इन्फॉर्मेशन' (AoII) मीट्रिक के आधार पर व्हिटल इंडेक्स नीतियों को व्युत्पन्न करने के लिए स्टेट एस्टीमेशन का उपयोग करते हुए एक ऑनलाइन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो प्रक्रिया गतिकी (प्रोसेस डायनेमिक्स) के पूर्व ज्ञान के बिना वेक-अप रेडियो सेंसर नेटवर्क की ऊर्जा-कुशल और निष्पक्ष पोलिंग को सक्षम बनाता है और पारंपरिक राउंड रॉबिन रणनीतियों की तुलना में पैकेट ट्रांसमिशन को काफी कम करता है।