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यह शोध पत्र फाइबर-ऑप्टिक डिस्ट्रिब्यूटेड एकोस्टिक सेंसिंग के लिए स्प्रेड-स्पेक्ट्रम कोड्स की संख्यात्मक रूप से तुलना करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि उच्च-विविधता वाले अनुक्रम (high-diversity sequences), बढ़े हुए लेजर लाइनविड्थ की स्थितियों में, विशेष रूप से फेज नॉइज़ प्रतिरोध और अनुमान सटीकता के मामले में निम्न-विविधता वाले कोड्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र 4.6 किमी के स्थलीय फ्री-स्पेस ऑप्टिकल लिंक से प्राप्त 24 घंटों के मापन डेटा का विश्लेषण करता है ताकि इंटरलीवर लंबाई और वायुमंडलीय विक्षोभ (एट्रोस्फेरिक टर्बुलेंस) के बीच संबंध को स्पष्ट किया जा सके, जो कम आउटेज संभावनाओं के साथ 350 Gb/s/pol तक की उच्च-क्षमता वाली ट्रांसमिशन के लिए सूचक वितरण प्रदान करता है।
यह शोध पत्र संचार-केंद्रित ISAC प्रणालियों के लिए एक सब-सैंपलिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो नियंत्रित स्थानिक और आवृत्ति एलियासिंगिंग (aliasing) उत्पन्न करने के लिए स्पार्स एरेज़ और पायलट आवंटन का लाभ उठाता है, जिससे वैध सेंसिंग प्रदर्शन को सुरक्षित रखते हुए घोस्ट टारगेट्स (ghost targets) के माध्यम से अनधिकृत रिसीवर्स को भ्रमित किया जा सके।
यह शोध पत्र हाइब्रिड संगीत मिश्रणों में एआई-जनित स्टेम्स (stems) के अनुपात को मापने के लिए एक रिग्रेशन-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि मानक बाइनरी डिटेक्टर मिश्रित सामग्री के लिए गलत कैलिब्रेटेड होते हैं, एक विशेष मॉडल सटीक रूप से एआई ऊर्जा अनुपात का अनुमान लगा सकता है और यह प्रकट करता है कि डिटेक्शन संवेदनशीलता विभिन्न प्रकार के वाद्य यंत्रों में काफी भिन्न होती है।
यह शोध पत्र K-DAREK को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो न्यूरल नेटवर्क के लिए कुशल, व्याख्यात्मक और नियत (deterministic) वर्स्ट-केस डिस्टेंस-अवेयर एरर बाउंड्स प्रदान करने के लिए डेंस लेयर्स को स्प्लिन-आधारित घटकों के साथ जोड़ता है, जो स्केलेबिलिटी, कम्प्यूटेशनल दक्षता और सुरक्षा-महत्वपूर्ण विश्वसनीयता में गॉसियन प्रोसेस और KAN एन्सेम्बल्स जैसी मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र पावर स्पेक्ट्रल डेंसिटी मोमेंट्स पर आधारित सामान्य मीन स्क्वायर डेविएशन सूत्रों को व्युत्पन्न करके, वाइड-सेंस स्टेशनरी अनकोरिलेटेड स्कैटरिंग (WSSUS) चैनलों में एक्सपोनेंशियल और स्लाइडिंग-विंडो रिकर्सिव लीस्ट स्क्वायर्स (RLS) एल्गोरिदम के ट्रैकिंग प्रदर्शन का विश्लेषण और भविष्यवाणी करने के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा प्रस्तुत करता है, जिन्हें विभिन्न चैनल मॉडल और एल्गोरिदम विस्तारों के माध्यम से संख्यात्मक उदाहरणों द्वारा मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र एक मल्टीपल-इनपुट-मल्टीपल-आउटपुट डिस्ट्रीब्यूटेड एकोस्टिक सेंसिंग (MIMO-DAS) प्रणाली के लिए एक संख्यात्मक मॉडल प्रस्तुत करता है और प्रयोगात्मक रूप से मान्य करता है जो पोलराइजेशन-मल्टीप्लेक्स कोडित अनुक्रमों का उपयोग करके सामान्य ऑप्टिकल फेज और डायनेमिक फाइबर बाइरेफ्रिंजेंस का संयुक्त रूप से अनुमान लगाता है, जिससे अनुदैर्ध्य (लॉन्गीटुडिनल) और अनुप्रस्थ (ट्रांसवर्स) दोनों फाइबर गड़बड़ियों के प्रति बेहतर इवेंट भेदभाव और संवेदनशीलता सक्षम होती है।
यह शोध पत्र एक उन्नत गेसिंग कोडवर्ड डिकोडिंग (GCD) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ORBGRAND-AI को एक पैटर्न जनरेटर के रूप में एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि टोटल कोरिलेशन का लाभ उठाने वाला एक सूक्ष्म दृष्टिकोण प्रत्यक्ष विधियों की तुलना में क्वेरी किए गए पैटर्न की कम संख्या बनाए रखते हुए ~0.75 dB का ब्लॉक एरर रेट सुधार प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र \textsc{Gmake} को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रस्ट-रीजन फ्रेमवर्क है जो मोमेंट-आधारित नॉर्म्स के माध्यम से अपडेट स्टेप्स को नियंत्रित करके Adam जैसे एडेप्टिव मोमेंट एस्टीमेशन मैकेनिज्म को एकीकृत करता है, यह स्पष्ट करते हुए कि जहाँ चतुर्थ-मोमेंट (कर्टोसिस-समान) एस्टीमेशन कमजोर बाधाओं के तहत उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, वहीं जैसे-जैसे ट्रस्ट-रीजन नियंत्रण मजबूत होते हैं, द्वितीय-मोमेंट एस्टीमेशन तेजी से प्रतिस्पर्धी होता जाता है।
यह शोध पत्र टेल-कैलिब्रेटेड (Tail-Calibrated) SOGRAND को प्रस्तुत करता है, जो परिमित-मेमोरी शोर चैनलों (finite-memory noise channels) के लिए एक डिकोडिंग एल्गोरिदम है जो पोस्टीरियर ऊर्जा द्वारा संभावित शोर प्रभावों को सूचीबद्ध करता है और सटीक पोस्टीरियर भार एवं टेल द्रव्यमान (tail masses) की गणना करने के लिए परिमित-अवस्था पुनरावृत्तियों (finite-state recursions) का उपयोग करता है, जिससे कठोर परित्याग सीमाओं (abandonment bounds) के साथ निष्पक्ष सॉफ्ट-आउटपुट अनुमान और मैक्सिमम-लाइक्लीहुड डिकोडिंग सक्षम होती है।