1378 पेपर
यह शोध पत्र 24 तक की लंबाई के लिए अधिकतम पूर्णतः समदैशिक (maximal totally isotropic) कोड्स का अध्ययन और वर्गीकरण करने के लिए बाइनरी वेक्टर स्पेस पर एक एकांतर रूप (alternating form) प्रस्तुत करता है, साथ ही एक मैकविल्स-प्रकार (MacWilliams-type) की पहचान स्थापित करता है और उनके भार गणनकर्ताओं (weight enumerators) पर प्रतिबंध प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र एक विभेदक रूप से निजी (differentially private) स्पेक्ट्रल ग्राफ क्लस्टरिंग पद्धति प्रस्तुत करता है जो लुप्तप्राय गोपनीयता गारंटी (vanishing privacy guarantees) और गलत वर्गीकरण दर प्राप्त करने के लिए एक मैट्रिक्स शफ़लिंग तंत्र का उपयोग करता है, जो एक एकीकृत त्रुटि विश्लेषण ढांचे और समुदायों की संख्या का अनुमान लगाने के लिए एक निजी एल्गोरिदम प्रदान करते हुए मौजूदा निजी PCA बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र SurpMark प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढ़ ब्लैक-बॉक्स डिटेक्टर है जो LLM-जनित टेक्स्ट के लिए है और जो स्रोत मॉडल तक पहुंच की आवश्यकता के बिना मानव और मशीन लेखन के बीच प्रभावी ढंग से अंतर करने के लिए टोकन सरप्राइज़ल डायनेमिक्स (token surprisal dynamics) और एक सामान्यीकृत जेन्सेन-शैनन डाइवर्जेंस (Jensen-Shannon divergence) मीट्रिक का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र लीनियर मेजरमेंट्स से उच्च-आयामी मैट्रिसेस (high-dimensional matrices) का अनुमान लगाने के लिए एक नियर-ऑप्टिमल, रैंक-एडेप्टिव एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो सिंगुलर वैल्यू एस्टीमेशन की परिशुद्धता और एप्रोक्सिमेशन लागतों के बीच संतुलन बनाता है, तथा परिमित-नमूना त्रुटि सीमाएं (finite-sample error bounds) प्राप्त करता है जो लगभग इंस्टेंस-विशिष्ट मौलिक सीमाओं के अनुरूप हैं।
यह शोध पत्र न्यूरल नेटवर्क वर्गीकरण को बाइनरी परिकल्पना परीक्षणों की एक श्रृंखला के रूप में पुनर्गठित करता है, जो अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित करता है कि अच्छी तरह से सामान्यीकरण करने वाले मॉडल रिटेन्ड (retained) KL डाइवर्जेंस की निरंतर वृद्धि के माध्यम से नेमन-पियर्सन अनुकूल निर्णय नियमों की ओर अभिसरित होते हैं, और साथ ही विभिन्न आर्किटेक्चरों में अभिसरण का व्यवस्थित रूप से आकलन करने के लिए एक "एविडेंस-एरर" (साक्ष्य-त्रुटि) तल प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र सुरक्षित एकीकृत संवेदन और संचार (ISAC) प्रणालियों के सूचना-सैद्धांतिक दृष्टिकोणों का सर्वेक्षण करता है, जो मौजूदा साहित्य को विरोधी मॉडलों और संरक्षित कार्यात्मकताओं द्वारा व्यवस्थित करते हुए संचार विश्वसनीयता, संवेदन प्रदर्शन और सुरक्षा के बीच मौलिक ट्रेडऑफ़ का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र एक समान बिट बजट के तहत तीन KV कैश क्वांटाइजेशन योजनाओं का विश्लेषण करता है, जो सांख्यिकीय अनुमान और अनुभवजन्य मेट्रिक्स के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि विषम (asymmetric) KQV विधि, व्यावहारिक रूप से प्रभावी 4-बिट बजट पर, वेरिएंस इन्फ्लेशन और सॉफ्टमैक्स-प्रेरित त्रुटियों को कम करके सममित (symmetric) QKQV दृष्टिकोण की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करती है, साथ ही ज्यामितीय पुनर्निर्माण प्रदर्शन में एक बजट-निर्भर क्रॉसओवर को भी प्रकट करती है।
यह शोध पत्र एआई-संचालित वर्चुअल सेंसिंग को सक्षम करने के लिए स्थानिक, टेम्पोरल और इंटर-मोडल सहसंबंधों का उपयोग करते हुए एक "सूचना घनत्व" (इन्फॉर्मेशन डेंसिटी) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो मैड्रिड स्मार्ट सिटी डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि भौतिक सेंसरों को न्यूनतम त्रुटि (<3.21%) के साथ प्रभावी रूप से वर्चुअल सेंसरों द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है ताकि स्केलेबल और ऊर्जा-कुशल आईओटी (IoT) सिस्टम बनाए जा सकें।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि विरल (sparse), दुर्बल रूप से परस्पर क्रिया करने वाले स्थिर हॉक्स प्रक्रियाओं (Hawkes processes) के लिए, संस्थाओं के बीच अंतर्निहित गुप्त नेटवर्क को सटीक रूप से पुन: प्राप्त करने के लिए के क्रम का अवलोकन समय आवश्यक और पर्याप्त दोनों है, जिसे एक नवीन दो-चरणीय अनुमानक (two-stage estimator) और फानो की असमानता (Fano's inequality) एवं जैकोड के गिरसानोव सूत्र (Jacod's Girsanov formula) से प्राप्त निचली सीमा के माध्यम से प्राप्त किया गया है।
यह शोधपत्र सपोर्ट-कंस्ट्रेंड पैरिटी चेक वाले लीनियर कोड्स की जांच करता है, इष्टतम न्यूनतम दूरियों को व्युत्पन्न करता है और यह प्रदर्शित करता है कि जबकि GM-MDS प्रमेय जनरेटर-मैट्रिक्स बाधाओं के लिए इष्टतम दूरी की गारंटी देता है, यह गारंटी पैरिटी-चेक बाधाओं के लिए विफल हो जाती है, जैसा कि ग्राफ से प्राप्त एक प्रति-उदाहरण द्वारा सिद्ध होता है।