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यह शोध पत्र नियमितीकरण (regularization) और एक ADMM-आधारित सॉल्वर के साथ एक संरचित विरल गैर-ऋणात्मक निम्न-रैंक गुणनखंडन (structured sparse nonnegative low-rank factorization) ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि विरल, अपूर्ण रूप से पता लगाए गए द्विपक्षीय पारिस्थितिक नेटवर्क में अंतर्निहित कनेक्टिविटी और समानता संरचनाओं को सटीक रूप से पुनर्प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र बीयॉन्ड-डायगोनल रीकॉन्फ़िगरेबल इंटेलिजेंट सरफेस (BD-RIS) द्वारा समर्थित बिस्टैटिक MIMO सिस्टम में कुशल मल्टी-टारगेट एस्टीमेशन के लिए TenDAE नामक एक टू-स्टेज टेंसर डिकम्पोज़िशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो क्लासिकल डायगोनल RIS दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करते हुए समानांतर टेंसर फैक्टराइजेशन के माध्यम से एंगल, डिले और डॉप्लर पैरामीटर निष्कर्षण को अलग करता है।
यह शोध पत्र एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सामाजिक शिक्षण नेटवर्क के भीतर भविष्य के छात्र अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी करने में पारंपरिक बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए कक्षाओं के भीतर का लौकिक विकास और कई कक्षाओं में स्थानिक एकत्रीकरण का संयुक्त रूप से लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र प्रीकोडिंग कोडबुक्स के लिए एक ग्रासमैनियन मैनिफोल्ड-आधारित स्पार्सिफिकेशन विधि प्रस्तावित करता है जो मौजूदा फीडबैक तंत्रों में बिना किसी बदलाव के, प्राप्त करने योग्य दरों को संरक्षित करते हुए, अपलिंक परिदृश्यों में पीक-टू-एवरेज पावर रेशियो (PAPR) को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करते हुए अल्ट्रा-लो-पावर IoT के लिए नॉइज़ मॉड्यूलेशन की व्यावहारिक व्यवहार्यता का मूल्यांकन करता है कि जबकि इसका ऑसिलेटर-मुक्त डिज़ाइन बेसलाइन सर्किट पावर को न्यूनतम करता है, फेडिंग-प्रेरित एरर फ्लोर्स और ओवरसैंपलिंग से होने वाले गंभीर SNR दंड के प्रति इसकी संवेदनशीलता एक महत्वपूर्ण ऊर्जा क्रॉसओवर दूरी लागू करती है जिसके आगे BPSK जैसी कोहेरेंट योजनाएं काफी अधिक कुशल हो जाती हैं।
यह शोध पत्र एक भौतिकी-संचालित ढांचे (physics-driven framework) को प्रस्तुत करता है जो माप प्रणाली के स्पेक्ट्रल कंडीशन नंबर (spectral condition number) को न्यूनतम करके, उपलब्ध ऑफ-द-शेल्फ RGB कैमरों और नैरो मल्टी-बैंड फिल्टरों के बीच लक्षित तरंग दैर्ध्य (target wavelengths) के आवंटन को अनुकूलित करता है, जिससे सटीक, स्थिर और शोर-रोधी (noise-robust) मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग सक्षम होती है।
यह शोध पत्र एक नवीन ओपन डेटासेट प्रस्तुत करता है जो टर्बुलेंट एसीटोन प्लूम्स के हाई-स्पीड प्लेनर लेजर-इंड्यूस्ड फ्लोरेसेंस (PLIF) मापन को किलोहर्ट्ज़-दर वाले माइक्रोइलेक्ट्रोमैकेनिकल (MEMS) मेटल-ऑक्साइड इलेक्ट्रॉनिक नोज़ रिकॉर्डिंग्स के साथ सिंक्रोनाइज़ करता है, जो सेंसर डायनेमिक्स की क्षतिपूर्ति करने और वास्तविक दुनिया के वातावरण में गंध क्षेत्रों को पुनर्गठित करने वाले एल्गोरिदम को विकसित करने और उनका मूल्यांकन करने के लिए एक महत्वपूर्ण बेंचमार्क प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो क्रॉस-स्पीशीज़ (मानव और कैनिन) और क्रॉस-मोडैलिटी EEG डेटा को एकीकृत करने के लिए मल्टी-स्पेस अलाइनमेंट का लाभ उठाता है, जो सीमित टार्गेट डेटा के साथ एपिलेप्टिक सीज़र डिटेक्शन में 90% से अधिक AUC प्राप्त करता है और हेटेरोजेनियस डेटा फ्यूजन के माध्यम से ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस मॉडल को उन्नत करने की क्षमता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र 3D साउंड इवेंट लोकलाइजेशन और डिटेक्शन में दूरी-विशिष्ट इनपुट्स की कमी को दूर करने के लिए डायरेक्ट-टू-रिवरबेरेंट रेश्यो और सिग्नल ऑटोकोरिलेशन का उपयोग करते हुए नवीन रिवरबेरेशन-आधारित फीचर्स पेश करता है, जो STARSS23 डेटासेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र नवीन बहु-स्रोत स्थिति और आगमन की दिशा (direction-of-arrival) अनुमान विधियों का प्रस्ताव करता है जो यूक्लिडियन दूरी मैट्रिक्स (Euclidean distance matrices) और ग्राम मैट्रिक्स आइजनवैल्यूज़ (Gram matrix eigenvalues) का लाभ उठाते हैं ताकि पारंपरिक स्टीयर्ड-रिस्पॉन्स पावर बीमफॉर्मिंग की तुलना में शोर और गूँज वाले वातावरणों में गणनात्मक जटिलता को काफी कम किया जा सके और सटीकता में सुधार किया जा सके।