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यह शोध पत्र एक ऐसे वास्तविक यादृच्छिक संख्या जनरेटर (true random number generator) का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो एंट्रॉपी स्रोत के रूप में जैविक जीवों की अप्रत्याशित गतिविधियों का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि परिणामी अनुक्रम कठोर सांख्यिकीय परीक्षणों को पास करते हैं और क्रिप्टोग्राफिक अनुप्रयोगों के लिए पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक शोर के एक सुदृढ़ विकल्प के रूप में कार्य करते हैं।
यह अध्ययन एक फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड फेडरेटेड लर्निंग (F-PINN) फ्रेमवर्क पेश करता है जो डेटा गोपनीयता बनाए रखते हुए और डेटा की कमी एवं शोर के विरुद्ध मजबूती सुनिश्चित करते हुए, कई साइटों में फार्मास्युटिकल क्रिस्टलीकरण गतिकी (क्रिस्टलाइजेशन डायनेमिक्स) के अत्यधिक सटीक, व्यक्तिगत भविष्यवाणियों को प्राप्त करने के लिए पॉपुलेशन बैलेंस इक्वेशन्स को एक विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण प्रक्रिया में एकीकृत करता है।
यह अध्ययन 'हिएरार्किकल कैस्केड सरोगेट फॉर CO2 स्टोरेज' (HCS-CO2S) को प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिकी-संचालित मशीन लर्निंग मॉडल है जो ब्लाइंड फोरकास्ट में त्रुटि संचय को दबाने के लिए भविष्यवाणी कार्य को पांच कारण-क्रमित स्तरों में विभाजित करके सदियों लंबी समयावधि में जलाशय तरल पदार्थों की पूर्ण संरचनात्मक अवस्था की सटीक भविष्यवाणी करता है।
यह शोध पत्र पावर सिस्टम डिस्पैच के लिए एक एम्बेडेड मॉडल-डेटा इंटरैक्टिव फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो नोडल अनुक्रमों (nodal sequences) को इमेज टेंसर में मैप करने और एक तेज़, भौतिकी-सूचित (physics-informed) पावर फ्लो सरोगेट के रूप में कार्य करने के लिए एक U-Net GAN का उपयोग करता है, जिससे पारंपरिक विधियों की कम्प्यूटेशनल बाधाओं को दूर करते हुए परिचालन विश्वसनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित की जा सके।
यह शोध पत्र एक अनुक्रमिक विलोपनकारी लेवी फ्लाइट-आधारित (Sequential Eliminative Lévy Flight-based) एमपीपीटी (MPPT) नियंत्रक के एफपीजीए-इन-द-लूप (FPGA-in-the-Loop) कार्यान्वयन को प्रस्तुत और मान्य करता है, जो आंशिक छायांकन की स्थितियों के तहत तीव्र अभिसरण के साथ उच्च-दक्षता वाले वैश्विक अधिकतम शक्ति बिंदु ट्रैकिंग को प्राप्त करने के लिए अनुकूली मोड-स्विचिंग और हार्डवेयर-अनुकूलित एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
यह अध्ययन "डिजिटल जिओफिजिकल आई" (Digital Geophysical Eye) का परिचय देता है, जो एक प्रूफ़-ऑफ-कॉन्सेप्ट ढांचा है जो भौतिकी-आधारित मैग्नेटिक सिग्नेचर डेटाबेस को एक सीएनएन (CNN) मॉडल के साथ जोड़ता है ताकि पुरातात्विक चुंबकीय विसंगतियों को वर्गीकृत करने में 90.7% सटीकता प्राप्त की जा सके, जिससे भविष्य के व्याख्यात्मक एआई (Explainable AI) अनुप्रयोगों के लिए एक पुनरुत्पादक आधार स्थापित किया जा सके।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ड्रॉप-इन प्रोब्स का उपयोग करते हुए एक मानकीकृत, प्लेटफॉर्म-स्वतंत्र रोबोटिक इंट्राऑपरेटिव अल्ट्रासाउंड वर्कफ़्लो चार विशिष्ट रोबोटिक सर्जिकल सिस्टम्स में तकनीकी रूप से व्यवहार्य और पुनरुत्पादक है, जिससे क्रॉस-प्लेटफॉर्म कौशल हस्तांतरण और सहयोगात्मक टेली-गाइडेड सर्जरी को समर्थन मिलता है।
यह शोध पत्र एक कंपोजिट फिक्स्ड-टाइम इंटीग्रल स्लाइडिंग मोड कंट्रोल रणनीति प्रस्तावित करता है जो सरफेस-माउंटेड परमानेंट मैग्नेट सिंक्रोनस मोटर्स के लिए रेडियल बेसिस फंक्शन न्यूरल नेटवर्क और एक सुपर-ट्विस्टिंग एक्सटेंडेड स्टेट ऑब्जर्वर को एकीकृत करता है ताकि गारंटीकृत फिक्स्ड-टाइम अभिसरण के साथ मजबूत गति विनियमन प्राप्त किया जा सके, जो प्रभावी रूप से चैटरिंग को कम करता है और आंतरिक अनिश्चितताओं एवं बाहरी विक्षोभों दोनों की क्षतिपूर्ति करता है।
यह शोध पत्र DN1016 प्राकृतिक गैस पाइपलाइनों के लिए एक नवीन इन-पाइप निरीक्षण रोबोट के डिजाइन, सैद्धांतिक मॉडलिंग, सिमुलेशन और प्रयोगात्मक सत्यापन को प्रस्तुत करता है, जो बड़े व्यास के अनुकूल होने, 5D बेंड्स को सफलतापूर्वक पार करने और अनुशंसित गति पर स्थिरता बनाए रखते हुए 8.5 मिमी ऊंचाई तक के परिधिगत वेल्ड बाधाओं को पार करने की इसकी क्षमता को प्रदर्शित करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि क्रॉस-लिंक्ड बायोपॉलीमर्स (जैंथन गम और स्टार्च) को फाइबर सुदृढीकरण के साथ संयोजित करने से रेतीली मिट्टी की संपीड़न शक्ति और लचीलेपन में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है, जो पारंपरिक सीमेंट-उपचारित मिट्टी से बेहतर प्रदर्शन करते हुए एक अधिक टिकाऊ विकल्प प्रदान करता है।