1378 पेपर
यह शोध पत्र एक टू-डायमेंशनल आइस-फिलिंग (2DIF) एल्गोरिदम और इसके हाइब्रिड एक्सटेंशन (TS-2DIF) का प्रस्ताव करता है, जो डेंसिफाइंग MIMO चैनल एस्टीमेशन में डिकपल्ड एंटीना कोरिलेशन का लाभ उठाकर म्यूचुअल इंफॉर्मेशन को अधिकतम करने के लिए इष्टतम प्रीकोडर्स और कंबाइनर्स को संयुक्त रूप से डिजाइन करता है।
यह शोध पत्र एक OTFS-आधारित एकीकृत पोजिशनिंग और संचार (IPAC) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो डाउनलिंक बीमफॉर्मिंग को बढ़ाने के लिए अपलिंक पोजिशनिंग सिग्नल अनुमान का उपयोग करता है, जबकि कम-रिज़ॉल्यूशन वाले ADCs के कारण होने वाले प्रदर्शन ह्रास का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र अनुक्रमण (sequencing) प्रक्रिया को एक सामान्य कूपन कलेक्टर की समस्या (generalized Coupon Collector's Problem) के रूप में मॉडल करके, डीएनए-आधारित वितरित भंडारण प्रणालियों में खोए हुए डेटा को पुनर्गठित करने के लिए अपेक्षित समय की जांच करता है।
यह शोध पत्र सूचना-अनुमान मीट्रिक (Information-Estimation Metric - IEM) प्रस्तुत करता है, जो सूचना और अनुमान सिद्धांतों के बीच के संबंध से व्युत्पन्न एक नवीन दूरी फलन है, जो जटिल डेटा ज्यामिति के अनुकूल होने और मानव संवेदी छवि गुणवत्ता की भविष्यवाणी करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए सीखे गए डिनॉइज़र (denoisers) का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र अंतराल (इंटरवल) के रूप में प्रस्तुत अनिश्चित मानों को जोड़ने की चुनौती को संबोधित करता है, जिसमें अनिश्चितता को बनाए रखने के लिए कोड दरों पर एक ऊपरी सीमा स्थापित की गई है और एक स्पर्शोन्मुखी अनुकूलतम (एसिम्प्टोटिकली ऑप्टिमल) रिकवरेबल कोड को डिजाइन किया गया है जो मेटास्टेबल बिट्स के कारण होने वाले अनिश्चितता के प्रवर्धन को रोकता है।
यह शोध पत्र टेरेस्ट्रियल नेटवर्क पर S-बैंड सैटेलाइट नेटवर्क हस्तक्षेप के प्रभाव का विश्लेषण करता है, जो सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि हस्तक्षेप की तीव्रता यूजर इक्विपमेंट और सब-सैटेलाइट पॉइंट के बीच के कोण के आधार पर काफी भिन्न होती है।
यह शोध पत्र एक विशिष्ट वर्ग के सामान्यीकृत रोथ-लेम्पल रैखिक कोडों (जो पहले अध्ययन किए गए कोडों से भिन्न हैं) के गैर-रीड-सोलोमन MDS, AMDS, या स्व-द्वैत (self-dual) होने के लिए समतुल्य स्थितियाँ स्थापित करता है, साथ ही उनके अनुरूप उदाहरण भी प्रदान करता है।
यह शोध पत्र रैखिक रूप से बाधित बाइलेवल ऑप्टिमाइज़ेशन (bilevel optimization) के लिए एक सिंगल-लूप फर्स्ट-ऑर्डर एल्गोरिदम (SFLCB) प्रस्तावित करता है जो पूर्ववर्ती डबल-लूप विधियों की तुलना में की बेहतर नॉन-एसिम्प्टोटिक अभिसरण दर (non-asymptotic convergence rate) प्राप्त करने के लिए पेनल्टी और ऑगमेंटेड लैग्रेंजियन पुनर्गठन का उपयोग करता है।
यह शोधपत्र एक बैंडिट-आधारित चरणबद्ध एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो आंशिक फीडबैक और अज्ञात चैनल वितरण वाले एकल-सर्वर कतार में सीमित समय-औसत अपेक्षित कतार आकार प्राप्त करता है, साथ ही एक सैद्धांतिक निचली सीमा स्थापित करता है और यह प्रदर्शित करता है कि स्थिरता मार्जिन का ज्ञान एक काफी अधिक कुशल नीति की अनुमति देता है जो लगभग इस विपरीत (converse) से मेल खाती है।
यह शोध पत्र एंट्रॉपी संरक्षण और कमी से जुड़े सीखने की गतिशीलता के मौलिक नियमों को स्थापित करता है ताकि एक एंट्रॉपी-आधारित लाइफलॉन्ग एनसेंबल लर्निंग पद्धति पेश की जा सके जो CIFAR-10 डेटासेट पर ट्रांसफर-आधारित एडवरसैरियल हमलों के विरुद्ध बचाव करने में नैइव एनसेंबल्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।