2033 पेपर
यह शोध पत्र मैक्स-एन्ट्रॉपी मोमेंट कलमन फ़िल्टर के एक हाइब्रिड विस्तार का प्रस्ताव करता है जो डाइनकिन के सूत्र (Dynkin's formula) के माध्यम से बाउंड्री-फ्लक्स सुधारों के साथ एक मोमेंट प्रोपेगेशन नियम को व्युत्पन्न करके स्टोकेस्टिक हाइब्रिड सिस्टम के लिए कुशल स्टेट एस्टीमेशन को सक्षम बनाता है, जिससे महंगी हाइब्रिड पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशंस को हल किए बिना गैर-गाऊसी रिसेट प्रभावों को कैप्चर किया जा सकता है।
यह शोध पत्र कंसेंसस ALADIN (C-ALIN) का प्रस्ताव करता है, जो एक वितरित और विकेंद्रीकृत अनुकूलन ढांचा है जो प्रथम- और द्वितीय-क्रम के वेरिएंट्स के साथ कंसेंसस बाधाओं को संभालने के लिए ALADIN पद्धति का विस्तार करता है, जो क्वांटाइज्ड संचार और हेसियन सन्निकटन के माध्यम से संचार और गणना लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए उत्तल समस्याओं के लिए वैश्विक अभिसरण और गैर-उत्तल समस्याओं के लिए स्थानीय अभिसरण प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक भौतिकी-आधारित कम्प्यूटेशनल ढांचे का उपयोग करता है जो NVIDIA GB200 जैसे उच्च-शक्ति वाले मल्टी-चिप पैकेज के लिए इंटरडिजिटेटेड कूलिंग चैनल लेआउट को अनुकूलित करने हेतु एक पोरस मीडिया मॉडल और सरोगेट-आधारित मिक्स्ड-इंटीजर क्वाड्रेटिक प्रोग्रामिंग का उपयोग करता है, जिससे बेसलाइन डिजाइनों की तुलना में पीक और औसत चिप तापमान में महत्वपूर्ण कमी आती है।
यह शोध पत्र एक टियर्ड (tiered) KV कैश आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो ऑनलाइन एरर बाउंड्स की गणना करके एडेप्टिव प्रिसिजन सिलेक्शन और डिटरमिनिस्टिक FP16 फॉलबैक को ट्रिगर करने के माध्यम से रनटाइम-सर्टिफाइड बाउंडेड-एरर क्वांटाइज्ड अटेंशन को सक्षम बनाता है, जिससे लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट LLM इन्फरेंस के लिए उच्च संपीड़न बनाए रखते हुए सटीक डेंस अटेंशन आउटपुट में रिकवरी की गारंटी मिलती है।
यह शोधपत्र एक सरल, पायथन-आधारित डिस्क्रीट-इवेंट लोरा/लोरावन सिम्युलेटर पेश करता है जिसमें वास्तविक STM32 उपकरणों के परीक्षण के लिए एक नवीन फर्मवेयर इम्यूलेशन पद्धति, कैप्चर इफेक्ट मॉडलिंग के साथ एक कस्टम asyncio कर्नेल, और एक पूर्ण लोरावन 1.0.4 स्टैक शामिल है, जो सभी बाहरी निर्भरताओं के बिना एक स्टैंडअलोन पैकेज के रूप में वितरित है।
यह शोध पत्र उच्च-आयामी रोबोट मैनिपुलेटर्स के लिए एक एकीकृत मोशन प्लानिंग और कंट्रोल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो केवल ऑनबोर्ड सेंसर डेटा का उपयोग करके अव्यवस्थित, गतिशील वातावरण में सुरक्षा और दक्षता सुनिश्चित करने के लिए सीखे गए न्यूरल कॉन्फ़िगरेशन-स्पेस डिस्टेंस फंक्शन्स को डिस्ट्रिब्यूशनली रोबस्ट बैरियर्स के रूप में उपयोग करता है।
यह शोध पत्र विभिन्न सक्रियण फलनों (activation functions) के माध्यम से डीप न्यूरल नेटवर्क के मापदंडों (parameters) के सापेक्ष उनके प्रथम और द्वितीय आंशिक अवकलजों (partial derivatives) के लिए कठोर, क्लोज्ड-फॉर्म बहुपद सीमाएं (polynomial bounds) स्थापित करता है, जिससे लायपुनोव-आधारित नियंत्रण (Lyapunov-based control) में स्थिरता गारंटी और सुरक्षा-महत्वपूर्ण प्रणालियों (safety-critical systems) में अभिसरण विश्लेषण (convergence analysis) के लिए आवश्यक स्पष्ट गणितीय आधार प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र कंप्लायंट एक्सप्लिसिट रेफरेंस गवर्नर (CERG) को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर सुरक्षा परत है जो रोबोटिक मैनिपुलेटर्स को मुक्त गति के दौरान प्रदर्शन को बनाए रखते हुए संपर्क ऊर्जा को सीमित करके प्रमाणित गारंटियों के तहत अपने वातावरण के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाती है।
यह शोध पत्र क्वांटम-प्रीकंडीशन्ड पॉलिसी ग्रेडिएंट (QPPG) एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो रेले फेडिंग चैनलों में लिंक अनुकूलन के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) को स्थिर करने हेतु फिशर-इंफॉर्मेशन-आधारित प्रीकंडीशनिंग का उपयोग करता है, जिससे शास्त्रीय विधियों की तुलना में काफी तेज़ अभिसरण, उच्च थ्रूपुट और कम ट्रांसमिट पावर प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र ऊर्जा अंतराल और कठोर समय संबंधी बाधाओं के तहत आवधिक सेंसिंग-कंप्यूटिंग-ट्रांसमिटिंग कार्यों के दीर्घकालिक पूर्णता दर को अधिकतम करने के लिए, कार्य क्रम निर्धारण (task ordering) और निष्पादन समय (execution timing) को संयुक्त रूप से अनुकूलित करते हुए, बैटरी-रहित IoT उपकरणों के लिए एक मार्कोव निर्णय प्रक्रिया के रूप में निर्मित एक इष्टतम स्थिर थ्रेशोल्ड-आधारित (OSTB) शेड्यूलर का प्रस्ताव करता है।