2621 पेपर
यह शोध पत्र एक मेमरिस्टर-आधारित एनालॉग इटरेटिव कंप्यूटिंग सिस्टम (mAIC) प्रस्तुत करता है जो वास्तविक समय की रोबोटिक स्वायत्तता के लिए ऊर्जा-कुशल, कम-विलंबता और सटीक डायनेमिक मैट्रिक्स समीकरण समाधान प्राप्त करने के लिए एक एनालॉग-कंपनसेटेड प्रेडिक्टिव वन-स्टेप प्रोग्रामिंग योजना का उपयोग करता है, जो NVIDIA Jetson जैसे पारंपरिक डिजिटल प्लेटफॉर्म की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह पूर्वव्यापी बहु-डेटासेट ऑडिट प्रकट करता है कि छवि-व्युत्पन्न घाव-भरने वाले प्रॉक्सी (wound-healing proxies) विरल विज़िट अनुसूची और इमेज फ्रेमिंग के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि वर्तमान डेटा केवल एक विफलता-मोड विश्लेषण का समर्थन करता है न कि अनवैधित विभाजन त्रुटियों (segmentation errors), ऑक्यूपेंसी मेट्रिक्स पर सीएनएनों (CNNs) की वृद्धिशील मूल्य की कमी, और स्केल विविधताओं के तहत अस्थिरता के कारण कैलिब्रेटेड क्लिनिकल प्रोग्नोसिस का।
यह शोध पत्र टाइम-इनपुट स्टेट-अवेयर कैलिब्रेशन (TISAC) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो समयबद्ध रूप से सहसंबंधित, अवस्था-परिवर्तित परिचालन स्थितियों के तहत अनिश्चित मापदंडों और विसंगति पूर्वाग्रह का अनुमान लगाकर इंजीनियरिंग मॉडलों को कैलिब्रेट करने के लिए सह-विकसित न्यूरल नेटवर्क और भौतिक बाधाओं का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र अटेंशन ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के लिए एक लेबल-मुक्त प्रशिक्षण पद्धति प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक डेटा जनरेशन की उच्च कम्प्यूटेशनल लागतों से बचे बिना, युग्मित 3D थर्मो-फ्लुइड क्षेत्रों के लिए सटीक न्यूरल सरोगेट्स को कुशलतापूर्वक उत्पन्न करने हेतु गवर्निंग इक्वेशंस के फाइनाइट-वॉल्यूम रेसिडुअल्स को न्यूनतम करता है।
यह अध्ययन हो ची मिन्ह सिटी के मृदा डेटा के विरुद्ध मान्य एक हार्डनिंग सॉइल मटेरियल-पॉइंट इंटीग्रेटर के ओपन-सोर्स पायथन कार्यान्वयन को प्रस्तुत करता है, जो एक अत्यधिक सटीक न्यूरल-नेटवर्क सरोगेट मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक उच्च-निष्ठा वाले भौतिकी-आधारित डेटा जनरेटर के रूप में सफलतापूर्वक कार्य करता है।
यह शोध पत्र VICP प्रस्तुत करता है, जो औद्योगिक एज क्लस्टर्स के लिए एक रनटाइम है जो बहुमत-समर्थित लीज (majority-backed leases) और फेंसिंग (fencing) के माध्यम से प्रतिवर्ती अवस्था प्रतिकृति (reversible state replication) को अपरिवर्तनीय भौतिक आउटपुट अधिकार (irreversible physical output authority) से अलग करके अत्यधिक उपलब्ध और सुरक्षित सेवा फेलओवर सुनिश्चित करता है, जिससे सटीक नियंत्रण सटीकता बनाए रखते हुए सक्रिय स्टैंडबाय की तुलना में आउटपुट व्यवधान में 50.54% की कमी आती है।
इस अध्ययन ने पोरस स्टेनलेस स्टील के लिए प्रक्रिया मापदंडों को अनुकूलित करने हेतु एक डुअल-बीम चयनात्मक लेजर मेल्टिंग दृष्टिकोण और इसके सिमुलेशन मॉडल को विकसित किया है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सहायक लेजर का प्रीहीटिंग प्रभाव पारंपरिक सिंगल-बीम SLM की तुलना में अवशिष्ट तनाव (रेसिड्यूअल स्ट्रेस) को लगभग 3.75% कम कर देता है।
यह अध्ययन विभिन्न पेनिट्रोमीटर परीक्षणों और रैंडम फील्ड थ्योरी का उपयोग करके दक्षिणी ब्राजील में एक मृदु झील संबंधी मिट्टी (सॉफ्ट लैकुस्ट्रिन क्ले) के निक्षेप की स्थानिक परिवर्तनशीलता का लक्षण वर्णन करता है, जो विश्वसनीयता-आधारित भू-तकनीकी डिजाइन के लिए आवश्यक सांख्यिकीय मापदंडों को प्राप्त करने के लिए फुल-फ्लो पेनिट्रोमीटर की प्रयोज्यता की पुष्टि करता है।
यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित (physics-informed) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मानक स्कैनिंग इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप सेकेंडरी इलेक्ट्रॉन छवियों को सटीक वर्चुअल इलेक्ट्रॉन बैकस्कैटर डिफ्रैक्शन अभिलक्षणों में परिवर्तित करता है, जो विभिन्न सामग्री प्रणालियों में एडिटिवली मैन्युफैक्चर्ड मिश्र धातुओं में जाली विरूपण (lattice distortions) के कारण होने वाली इंडेक्सिंग चुनौतियों को प्रभावी ढंग से दूर करता है।
यह अध्ययन रोटरी फ्रिक्शन वेल्डेड असिमिलर AA1100–AA2014 एल्युमीनियम जोड़ों के यांत्रिक गुणों और सूक्ष्म संरचनात्मक गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए एक हाइब्रिड डीप लर्निंग और NSGA-II अनुकूलन ढांचे का उपयोग करता है, जो उच्च भविष्य कहनेवाला सटीकता के साथ 142 MPa की अधिकतम तन्यता शक्ति प्राप्त करता है।