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यह अध्ययन एक हार्ड-कंस्ट्रेंड फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क (H-PINN) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो GCL/SL कंपोजिट लाइनर्स के माध्यम से बायोडिग्रेडेबल प्रदूषक परिवहन को सटीक रूप से मॉडल करने में मानक PINN और पारंपरिक संख्यात्मक विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और इनवर्स मॉडलिंग के माध्यम से मृदा लाइनर क्षरण मापदंडों की सफलतापूर्वक पहचान करता है।
यह शोध पत्र प्रारंभिक चरण के जंगल की आग के हॉटस्पॉट दमन के लिए एक वैचारिक स्वायत्त द्विमोडल मॉर्फिंग क्वाड्रोटर झुंड (MORPHFIRE) का तुलनात्मक अनिश्चितता-जागरूक विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक अग्नि व्यवहार या दमन प्रभावशीलता को मॉडल किए बिना विशिष्ट पूर्व-स्थापित हस्तक्षेप परिदृश्यों के तहत हाइब्रिड-इलेक्ट्रिक और शुद्ध-इलेक्ट्रिक आर्किटेक्चर के द्रव्यमान-ऊर्जा प्रदर्शन और परिचालन सीमा का मूल्यांकन करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि निर्मित AlGaN/GaN HEMT उपकरण 60Co गामा विकिरण के संपर्क में आने के बाद फॉरवर्ड बायस करंट में खुराक-निर्भर कमी प्रदर्शित करते हैं, जो कम-खुराक विकिरण के प्रति उनकी संवेदनशीलता और विकिरण-कठोर इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियों में उनकी संभावित उपयोगिता की पुष्टि करता है।
यह शोध पत्र साइबर-भौतिक प्रणालियों के लिए एक ऊर्जा-सीमित मिथ्या डेटा इंजेक्शन हमले की रणनीति प्रस्तावित करता है जो एक अनुकूलित हमले के संकेत और शेड्यूलिंग नीति के माध्यम से स्टील्थनेस (जिसे वासरस्टीन दूरी द्वारा मापा जाता है) को बनाए रखते हुए टर्मिनल एस्टिमेशन एरर कोवारिएंस को अधिकतम करता है।
यह शोध पत्र एक डुअल-स्ट्रीम मल्टीस्केल अटेंशन नेटवर्क (MS-BiGRU-Attn) का प्रस्ताव करता है जो नॉनलीनियर मैग्नेटिक इंटरफेरेंस के तहत कंपोजिट पाइपलाइन दोषों की चौड़ाई को सटीक रूप से इनवर्ट करने के लिए एक्सियल और नॉर्मल मैग्नेटिक फ्लक्स लीकेज सिग्नल्स को स्वतंत्र रूप से प्रोसेस करता है, जो बेसलाइन मॉडल्स की तुलना में आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सिमुलेशन और प्रयोगात्मक सत्यापन दोनों पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र निर्देशित तरंगों (गाइडेड वेव्स) के लिए एक मोड-चयनात्मक संचरण विधि प्रस्तावित करता है जो डेटा प्रोसेसिंग तकनीकों, जिसमें वेव-पैकेट उत्तेजना के साथ समूह-वेग (ग्रुप-वेलोसिटी) और चरण (फेज) सिंक्रोनाइज़ेशन शामिल है, का उपयोग करके बिना किसी हार्डवेयर या प्रक्रियात्मक संशोधन की आवश्यकता के विशिष्ट मोड को चुनिंदा रूप से बढ़ाने के लिए पारंपरिक पीजोइलेक्ट्रिक ट्रांसड्यूसर्स का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र फ्रैंका एमिका पांडा मैनिपुलेटर के लिए एक रिएक्टिव 3D मोशन प्लानिंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो डायनेमिकल सिस्टम-आधारित नियंत्रण को सक्षम करने के लिए ओवरलैपिंग इन्फ्लेटेड बाधाओं को स्टार-आकार के प्रॉक्सी में क्लस्टर करता है, जो जटिल परिदृश्यों में बेहतर लक्ष्य प्राप्ति का प्रदर्शन करता है और साथ ही बढ़े हुए पथ की लंबाई और संभावित रूप से नेविगेबल कॉरिडोर के बंद होने जैसे ट्रेड-ऑफ्स को भी उजागर करता है।
यह अध्ययन मेट्रो प्लेटफॉर्म की आग में धुएं के प्रसार का विश्लेषण करने और एक अत्यधिक सटीक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली विकसित करने के लिए फायर डायनेमिक्स सिम्युलेटर (FDS) संख्यात्मक सिमुलेशन, पूर्ण-पैमाने के धुएं के परीक्षण और एक लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) डीप लर्निंग मॉडल को एकीकृत करता है, जो महत्वपूर्ण दृश्यता गिरावट की भविष्यवाणी करने में 98% से अधिक सटीकता प्राप्त करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक फाइन-ट्यून्डेड ResNet-18 कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क ऑप्टिकल कोहेरेंस टोमोग्राफी (OCT) डेटा में वास्तविक प्रक्रिया आउटलेयर्स और माप संबंधी गलत पहचानों के बीच अंतर को प्रभावी ढंग से स्वचालित कर सकता है, जिससे मैन्युअल समीक्षा समय को कम करके और डेटा विश्वसनीयता में सुधार करके फार्मास्युटिकल कोटिंग विकास को महत्वपूर्ण रूप से गति मिलती है।
Reliableformer एक डिवाइस-अवेयर, भौतिक रूप से सुसंगत डिजिटल ट्विन फ्रेमवर्क है जो विजन ट्रांसफॉर्मर्स को मेमरिस्टर क्रॉसबार्स पर मैप करता है ताकि गैर-आदर्शताओं (non-idealities) का अनुकरण किया जा सके, ट्रेड-ऑफ का मूल्यांकन किया जा सके, और सर्किट एवं सॉफ्टवेयर-स्तर के शमन (mitigations) लागू किए जा सकें, जिससे विश्वसनीय और टिकाऊ एनालॉग एआई त्वरण सक्षम हो सके।