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यह शोध पत्र एक गणनात्मक रूप से कुशल, युग्मित मल्टीचैनल मिक्सर-लिमिटर डिज़ाइन प्रस्तावित करता है जिसे एक रैखिक-प्रतिबंधित द्विघात प्रोग्राम (linear-constrained quadratic program) के रूप में तैयार किया गया है जो नवीन अनुकूलन तकनीकों के माध्यम से विरूपण (distortion) को न्यूनतम करता है, जो पारंपरिक विलगित (decoupled) दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर ऑडियो गुणवत्ता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र फुल-डुप्लेक्स मैसिव MIMO सिस्टम के लिए एक नवीन डीप लर्निंग-आधारित बीम लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्पष्ट सेल्फ-इंटरफेरेंस चैनल अनुमान की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे पारंपरिक तरीकों की तुलना में 75-97% कम मापों के साथ उच्च सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक नवीन स्थानिक-कालिक क्लस्टर-ट्रिगरित एन्कोडिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कुशल, संरचना-जागरूक स्पाइक ट्रेनों को उत्पन्न करने के लिए 2D स्थानिक क्लस्टरिंग और 3D कालिक सुसंगतता का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक विधियों की तुलना में N-MNIST डेटासेट पर कम स्पाइक्स के साथ बेहतर वर्गीकरण सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड गॉस-मार्कोव और एलएसटीएम (LSTM) मोबिलिटी मॉडल प्रस्तावित करता है जो इनडोर ऑप्टिकल वायरलेस कम्युनिकेशन सिस्टम के लिए सटीकता और संचार स्थिरता में पारंपरिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए उपयोगकर्ता की स्थिति और डिवाइस के ओरिएंटेशन (दिशानिर्देश) का संयुक्त रूप से पूर्वानुमान लगाता है।
यह शोध पत्र HYMN डेटासेट प्रस्तुत करता है, जो एक औद्योगिक हॉल में रिकॉर्ड किए गए UWB, BLE, WiFi, 5G और GNSS प्रणालियों के अवसरवादी संकेतों (opportunistic signals) का एक समय-तुल्यकालिक (time-synchronized), बहु-तकनीकी संग्रह है, जिसे निर्बाध इनडोर-आउटडोर स्थानीयकरण और मल्टी-सेंसर फ्यूजन पर अनुसंधान को सुगम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र SampEn प्रस्तुत करता है, जो सैंपल एंट्रॉपी का एक नवीन ग्राफ-सिग्नल सामान्यीकरण है, जो सिग्नल की अनियमितता को मापने के लिए मल्टी-हॉप ग्राफ-आधारित एम्बेडिंग का उपयोग करता है, जिससे पथ ग्राफ (path graphs) पर शास्त्रीय विधियों के साथ निरंतरता बनाए रखते हुए विविध नेटवर्क डेटा के लिए गैररेखीय विश्लेषण क्षमताओं का विस्तार होता है।
यह शोध पत्र LiquiRIS को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो चरण-परिवर्तन चयन प्रक्रिया में आणविक गतिशीलता (molecular dynamics) को स्पष्ट रूप से शामिल करके लिक्विड-क्रिस्टल-आधारित पुनर्गठनीय इंटेलिजेंट सर्फेस (LC-RIS) के पुनर्गठन समय को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, जिससे गति सीमाओं को दूर किया जा सकता है और व्यापक वायरलेस नेटवर्क के लिए उनकी व्यावहारिकता को बढ़ाया जा सकता है।
यह अध्ययन एक नवीन, अनसुपरवाइज्ड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो संरचनाओं की एक आबादी में बिना लेबल वाले डेटा की आवश्यकता के, संरचनात्मक गतिशील प्रतिक्रियाओं को सटीक रूप से विघटित करने और मोडल गुणों की पहचान करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और ट्रांसफॉर्मर को एक फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड लॉस फंक्शन के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र मल्टीटेम्पोरल InSAR में वितरित स्कैटर्स (distributed scatterers) के लिए फेज़ लिंकिंग अनुमानों की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए तीन सामान्यीकृत ह्यूरिस्टिक गुणवत्ता गुणांकों (normalized heuristic quality coefficients) के एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक टेरासर-एक्स (TerraSAR-X) डेटा के माध्यम से गैर-अधिकतम संभावना विधियों (non-maximum-likelihood methods) के लिए सामान्य अनिश्चितता मात्रात्मकता की कमी को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र कु-बैंड (Ku-band) एलईओ (LEO) उपग्रह संकेतों (जैसे कि स्टारलिंक) को कैप्चर करने के लिए एक हल्का रिसीवर पद्धति प्रस्तुत करता है ताकि सिग्नल-ऑफ-अपर्च्युनिटीिटी नेविगेशन के लिए आवर्ती पायलट प्रतीकों की पहचान की जा सके, जिसने लगभग 268 मीटर के पोस्ट-फिट त्रुटि के साथ डोप्लर-आधारित पोजिशनिंग को सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया है।