1373 पेपर
यह शोधपत्र स्थापित करता है कि वेक्टर-कोऑर्डिनेट (vector-coordinate) फॉर्मुलेशन का उपयोग करने वाले डिग्री-फोर सम-ऑफ-स्क्वायर्स (Sum-of-Squares) रिलैक्सेशन, परस्पर अनबायस्ड बेसिस (mutually unbiased bases) की ज्ञात ऊपरी सीमा का पता लगाने में विफल रहते हैं (यहाँ तक कि के लिए भी), जबकि प्रोजेक्टर-कोऑर्डिनेट (projector-coordinate) फॉर्मुलेशन उसी डिग्री पर इस सीमा को सफलतापूर्वक प्राप्त कर लेते हैं।
यह शोध पत्र 'हायरार्किकल आइडेंटिटी-बेस्ड सिग्नेचर विद डेसिग्नेटेड एग्रीगेटर' (HIBS-DA) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है और पहला लैटिस-आधारित निर्माण पेश करता है जो विभिन्न पदानुक्रमित स्तरों के उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत हस्ताक्षर उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है जिन्हें संचार और सत्यापन लागत को कम करने के लिए एक एकल, संक्षिप्त हस्ताक्षर में एकत्रित किया जा सकता है, जबकि जालसाजी के विरुद्ध सुरक्षा भी बनी रहती है।
यह शोध पत्र पूर्व-निर्धारित रैंडम कोडबुक्स द्वारा समर्थित दो नई कम-जटिलता वाली बस एनकोडिंग योजनाओं का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि वे पारंपरिक इष्टतम समाधानों की तुलना में कार्यान्वयन को काफी सरल बनाते हुए नॉन-वोलेटाइल मेमोरी और डेटा बसों के लिए लगभग इष्टतम ऊर्जा दक्षता और बिट-फ्लिप में कमी प्राप्त करते हैं।
यह शोध पत्र सम-रैंक मीट्रिक कोड्स के लिए एक नए इनवेरिएंट के रूप में ब्लॉक टेंसर रैंक प्रस्तुत करता है, ब्लॉक्स के बीच इसके योगात्मक अपघटन (additive decomposition) को सिद्ध करता है ताकि स्पष्ट निचली सीमाएं (सिंगलटन और ग्रीस्मर वेरिएंट सहित) प्राप्त की जा सकें, और उन कोड्स के परिवारों का निर्माण करता है जो इन सीमाओं को प्राप्त करते हैं जबकि उन मामलों की पहचान भी करता है जहाँ मौजूदा कोड्स कम पड़ जाते हैं।
यह शोधपत्र सिद्ध करता है कि कोई भी गैर-शून्य बहुपद निर्भरता माप (polynomial measure of dependence) विषम परिवेशों (asymmetric settings) में डेटा प्रोसेसिंग असमानता (data-processing inequality) और स्वतंत्रता पर शून्य होने की शर्त को एक साथ पूरा नहीं कर सकता है, जबकि सममित मामलों (symmetric cases) में ऐसे मापों की डिग्री कम से कम होनी चाहिए, जिससे सीमित-नमूना निष्पक्ष अनुमान (finite-sample unbiased estimation) और मल्टी-टास्क पीयर प्रेडिक्शन तंत्रों के लिए आवश्यक कार्यों की संख्या पर मौलिक निचली सीमाएँ (fundamental lower bounds) स्थापित होती हैं।
यह शोध पत्र एक शोरयुक्त पूर्ण ग्राफ (complete graph) में अंतर्निहित एक छिपे हुए भारित विरल ग्राफ (weighted sparse graph) के लगभग सटीक और आंशिक पुनर्प्राप्ति के लिए एकीकृत सूचना-सैद्धांतिक सीमाएँ स्थापित करता है, जो पुनर्प्राप्ति सीमा को अंतर्निहित अर्दोस-रेनी मॉडल के कुलबैक-लीब्लर विचलन (Kullback-Leibler divergence) और प्रथम क्षण सीमा (first moment threshold) से जोड़ता है और विशिष्ट वितरणों के लिए 'ऑल-ऑर-नथिंग' (All-or-Nothing) थ्रेशोल्ड घटनाओं को प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र नॉनलीनियर टू-टाइम-स्केल स्टोकेस्टिक एप्रोक्सिमेशन (nonlinear two-time-scale stochastic approximation) की अभिसरण दर (convergence rate) में एक तीव्र चरण संक्रमण (sharp phase transition) की पहचान करता है, जो यह दर्शाता है कि अनकॉर्डक्टेड अपडेट्स (uncorrected updates) स्थानीय नॉनलिनियैरिटी द्वारा निर्धारित एक धीमी दर से ग्रस्त होते हैं, लेकिन एक सहायक ऑनलाइन बायस एस्टीमेटर (auxiliary online bias estimator) को पेश करके नॉनलिनियर लीकेज (nonlinear leakage) को रद्द किया जा सकता है, जिससे एक इष्टतम दर प्राप्त करने के लिए इस सीमा को दूर किया जा सकता है।
यह शोधपत्र एक स्थानीय मिनिमैक्स फ्रेमवर्क पेश करते हुए, मैक्स-रिस्क ऑब्जेक्टिव के तहत मल्टी-ग्रुप मीन एस्टिमेशन में एक्टिव लर्निंग के लिए पहला सामान्य लोअर बाउंड स्थापित करता है जो समस्या की कठिनाई को बजट, हेटेरोसेडास्टिसिटी और 'वैरिएंस लोकल कर्वेचर' (VLC) नामक एक नवीन जटिलता माप में विभाजित करता है, साथ ही मौजूदा एल्गोरिदम की निकट-इष्टतमता (near-optimality) को प्रदर्शित करता है और अत्यधिक विषम उदाहरणों में व्यवस्थित अंतराल की पहचान करता है।
यह अध्ययन एक यथार्थवादी पांच-वर्ग सेटअप का उपयोग करते हुए असंतुलित NSL-KDD डेटासेट पर नौ ओपन-सोर्स AutoML फ्रेमवर्क का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि एन्सेम्बल लर्निंग और असंतुलन-जागरूक अनुकूलन को एकीकृत करने वाले फ्रेमवर्क, विशेष रूप से PyCaret, दुर्लभ हमले के प्रकारों का पता लगाने में अन्य की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं और घुसपैठ का पता लगाने के लिए सटीकता-केंद्रित मेट्रिक्स की अपर्याप्तता को उजागर करते हैं।
यह शोध पत्र जॉइंट सोर्स-चैनल-जेनरेशन कोडिंग (JSCGC) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन संचार प्रतिमान है जो पारंपरिक डिकोडर्स को जेनेरेटिव मॉडल्स से बदलकर वायरलेस ट्रांसमिशन को नियत विरूपण न्यूनीकरण (deterministic distortion minimization) से नियंत्रित सिमेंटिक जनरेशन में परिवर्तित करता है, जिससे विविध चैनल स्थितियों के तहत बेहतर प्रत्यक्ष बोध गुणवत्ता (perceptual quality) और सुदृढ़ता प्राप्त होती है।