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यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि यह निर्धारित करना कि क्या एक परिमित-अवस्था चैनल (finite-state channel) की फीडबैक क्षमता एक विशिष्ट परिमेय सीमा (rational threshold) को पूरा करती है, एक अनिर्णय योग्य (undecidable) समस्या है, जो सटीक क्षमता तर्क पर एक मौलिक सीमा स्थापित करता है और इस मुद्दे को गोडेल-टार्सकी-लोब अपूर्णता घटनाओं से जोड़ता है।
यह शोध पत्र CAGI-JSCC का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) सिमेंटिक संचार ढांचा है जो गतिशील वायरलेस चैनलों के अनुकूल होने और पहले से प्रसारित सिमेंटिक घटकों के पुन: उपयोग के माध्यम से अत्यधिक कुशल छवि संचरण प्राप्त करने के लिए चैनल-अवेयर GAN इनवर्जन को कैश-सक्षम डायनेमिक कोडबुक के साथ जोड़ता है।
यह शोधपत्र एक नवीन स्पेक्ट्रल एम्बेडिंग को लाइक्लीहुड-आधारित रिफाइनमेंट स्टेप के साथ जोड़कर अज्ञात एर्गोडिक मार्कोव श्रृंखलाओं द्वारा उत्पन्न प्रक्षेप पथों (ट्रैजेक्टरीज) के लिए एक निकट-इष्टतम क्लस्टरिंग एल्गोरिदम स्थापित करता है, जो एक त्रुटि दर प्राप्त करता है जो स्टेशनरी-वेटेड केएल (KL) डाइवर्जेंस द्वारा नियंत्रित एक व्युत्पन्न इंस्टेंस-डिपेंडेंट लोअर बाउंड से मेल खाती है।
यह शोध पत्र पूर्ववर्ती बाइनरी परिणामों को पुन: प्राप्त करके, सामान्यीकृत करके और परिष्कृत करके, तथा नए बंधों (bounds) को स्थापित करते हुए, एसिम्प्टोटिक व्यवहार का विश्लेषण करते हुए और फंक्शनल बैच अनुमान (Functional Batch Conjecture) के लिए इष्टतम सूची आकारों के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हुए, मनमाने परिमित क्षेत्रों (arbitrary finite fields) पर फंक्शनल बैच और PIR कोड की न्यूनतम लंबाई की जांच करता है।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि न्यूरल एम्बेडिंग्स (neural embeddings) में निहित संरचनात्मक अस्पष्टता—जिसे प्रतिनिधित्व मानचित्र (representation map) के अधिकतम कोलिजन फाइबर आकार (maximum collision fiber size) द्वारा मापा जाता है—सटीक पहचान पुनर्प्राप्ति (exact identity recovery) के लिए एक सटीक, सूचना-सैद्धांतिक ओवरहेड (information-theoretic overhead) को आवश्यक बनाती है, जिससे यह सिद्ध होता है कि गैर-आक्षेपणकारी (non-injective) अर्थपूर्ण निरूपणों के पूरक के रूप में प्रतीकात्मक तंत्र (symbolic mechanisms) मौलिक रूप से आवश्यक हैं।
यह शोध पत्र मल्टी-लोकेशन एनकोडिंग के लिए विफलता का एक संरचनात्मक सिद्धांत स्थापित करता है, जो सटीक रिकवरी को ग्राफ कलरैबिलिटी और शैनन कैपेसिटी से जोड़कर यह प्रदर्शित करता है कि डेटाबेस और रनटाइम जैसे सिस्टम में सत्यापन योग्य संरचनात्मक अखंडता तब प्राप्त की जाती है जब कारण प्रसार (कौज़ल प्रोपेगेशन) और प्रोवेनेंस ऑब्जर्वेबिलिटी 'ट्रांजिटिव कन्फ्यूसेबिलिटी' सुनिश्चित करते हैं।
यह शोध पत्र एक क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन-सुरक्षित फेडेरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो BB84-शैली के प्रोटोकॉल और पेयरवाइज एडिटिव मास्किंग का उपयोग करता है ताकि 6G चैनल अनुमान और रडार स्पेक्ट्रम सेंसिंग के लिए गोपनीयता-संरक्षण सहयोगात्मक प्रशिक्षण को सक्षम किया जा सके, जिससे उच्च सटीकता प्राप्त होती है जबकि यह सुनिश्चित होता है कि जासूस व्यक्तिगत मॉडल अपडेट को पुनर्गठित नहीं कर सकते।
यह शोध पत्र संचयी अवशिष्ट अंतराल एंट्रॉपी (CRIE) को द्वि-खंडित यादृच्छिक चरों (doubly truncated random variables) के लिए एक नए अनिश्चितता माप के रूप में प्रस्तुत करता है, जो इसके सैद्धांतिक गुणों, विश्वसनीयता मापों पर आधारित विभिन्न निरूपणों को स्थापित करता है, और सीमाओं एवं एकतलता (monotonicity) परिणामों को व्युत्पन्न करता है।
यह शोध पत्र उच्च प्रसार विलंब (propagation delay) के कारण आउटडेटेड चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन (Channel State Information) से होने वाले प्रदर्शन ह्रास को प्रभावी ढंग से कम करके, मल्टी-सैटेलाइट डाउनलिंक सिस्टम में यूजर सम-रेट को अधिकतम करने के लिए ड्यूल-स्टेज प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (DS-PPO) नामक एक नवीन द्वि-स्तरीय मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग (Multi-Agent Reinforcement Learning) एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र एक संसाधन अर्थव्यवस्था-संचालित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अधूरी जानकारी के तहत टाइमस्लॉट आवंटन, बीम अनुकूलन, कार्यात्मक चयन और उपयोगकर्ता-लक्ष्य युग्मन को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जो परिणामी गैर-उत्तल मिश्रित-पूर्णांक गैर-रैखिक समस्या को एक सटीक रूप से हल करने योग्य मिश्रित-पूर्णांक अर्ध-निश्चित प्रोग्राम में पुनर्गठित करके, बेसलाइन योजनाओं की तुलना में 88% तक प्रदर्शन लाभ प्राप्त करता है।