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Time-resolved aortic 3D shape reconstruction from a limited number of cine 2D MRI slices

यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे को प्रस्तुत करता है जो केवल छह मानक 2D सिने एमआरआई स्लाइस से सटीक रूप से समय-समाधान (time-resolved), विषय-विशिष्ट 3D महाधमनी ज्यामिति (aortic geometries) को पुनर्गठित करने के लिए एक सांख्यिकीय आकार मॉडल को डिफरेंशिएबल मेश ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ जोड़ता है, जो 4D फ्लो एमआरआई संदर्भों के साथ उच्च सहमति प्राप्त करता है और महाधमनी स्ट्रेन में आयु-संबंधी परिवर्तनों के विश्लेषण को सक्षम बनाता है।

Gloria Wolkerstorfer, Stefano Buoso, Rabea Schlenker, Jochen von Spiczak, Robert Manka, Sebastian Kozerke2026-04-01
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Active Inference with People: a general approach to real-time adaptive experiments

यह शोध पत्र एक एकीकृत, वास्तविक समय के अनुकूलनशील प्रयोगात्मक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विविध व्यवहार संबंधी अध्ययनों—जैसे कि अनुकूलनशील परीक्षण और उपचार असाइनमेंट—को कई माध्यमों में अनुकूलित करने के लिए सक्रिय अनुमान (active inference) को PsyNet प्लेटफॉर्म के साथ जोड़ता है, जो पारंपरिक निश्चित डिजाइनों की तुलना में दक्षता और सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Lucas Gautheron, Nori Jacoby, Peter Harrison2026-04-01
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Likelihood-Free Inference via Structured Score Matching

यह शोध पत्र एक संभावना-मुक्त अनुमान (likelihood-free inference) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्कोर मिलान (score matching) को ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन और बूटस्ट्रैप प्रक्रियाओं के साथ जोड़ता है, जो जटिल संभावनाओं (intractable likelihoods) वाले मॉडलों के लिए सटीक पैरामीटर अनुमान और अनिश्चितता परिमाणीकरण को सक्षम करने हेतु अनुकूलित अनुमानकों और वास्तुशिल्प नियमितीकरण (architectural regularization) का उपयोग करता है।

Haoyu Jiang, Yuexi Wang, Yun Yang2026-04-01
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Efficient and Fast Sampling from Arbitrary Probability Kernels using Sliced Gibbs Sampler

यह शोध पत्र ऑटोमेटेड स्लाइस्ड गिब्स्स (ASG) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः स्वचालित मार्कोव चेन मोंटे कार्लो पद्धति है जो कॉची-आधारित सपोर्ट अनुमान (Cauchy-based support estimation) को स्लाइस-संचालित अपडेट के साथ जोड़कर मनमाने, अननॉर्मलाइज्ड और जटिल प्रायिकता कर्नेल से कुशलतापूर्वक नमूने एकत्र करती है, जिससे मैन्युअल ट्यूनिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और मिक्सिंग गति एवं प्रभावी नमूना आकार (effective sample size) में मौजूदा सैंपलर्स से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Prithwish Ghosh, Sujit K Ghosh2026-04-01
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When Bayes goes bad: Weakly-regularized covariate adjustment leads to a biased estimate of prevalence

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि बेयसियन पदानुक्रमित मॉडलों (Bayesian hierarchical models) में दुर्बल-नियमितीकृत सहचर समायोजन (weakly-regularized covariate adjustment), व्यापकता अनुमानों (prevalence estimates) में एक व्यवस्थित अधोमुखी पूर्वाग्रह (downward bias) उत्पन्न कर सकता है, जो एक फीडबैक लूप के कारण होता है जहाँ बढ़ती मॉडल आयामीता (model dimensionality) प्रायर (priors) को सुदृढ़ करती है, जिससे अत्यधिक आंशिक पूलिंग (partial pooling) होती है जो परख विशिष्टता (assay specificity) अनुमानों को विकृत कर देती है।

Swen Kuh, Lauren Kennedy, Qixuan Chen, Andrew Gelman2026-04-01
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BLOC: A Global Optimization Framework for Sparse Covariance Estimation with Non-Convex Penalties

यह शोध पत्र BLOC को प्रस्तुत करता है, जो एक सामान्य ढांचा है जो कोणीय चोलेस्की मैपिंग (angular Cholesky mapping) के माध्यम से सहसंबंध मैट्रिसेस (correlation matrices) पर एक अबाधित वैश्विक अनुकूलन समस्या (unconstrained global optimization problem) में गैर-उत्तल दंडों (non-convex penalties) के साथ विरल सहप्रसरण अनुमान (sparse covariance estimation) को रूपांतरित करता है, जो निम्न- और उच्च-आयामी सेटिंग्स दोनों में सैद्धांतिक गारंटी और उत्कृष्ट अनुभवजन्य प्रदर्शन प्रदान करता है।

Priyam Das, Trambak Banerjee, Prajamitra Bhuyan2026-04-01
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Tree models for covariate-dependent method agreement with repeated measurements in clinical research

यह शोध पत्र कंडीशनल मेथड एग्रीमेंट ट्रीज़ (COAT) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन रिग्रेशन ट्री विधि है जो नैदानिक मापन तकनीकों के बीच विषम सहमति वाले कोवेरिएट-डिपेंडेंट उपसमूहों की पहचान करके बार-बार किए गए मापन को संभालने के लिए ब्लैंड-ऑल्टमैन विश्लेषण का विस्तार करती है।

Siranush Karapetyan, Achim Zeileis, Moritz Flick, Bernd Saugel, Alexander Hapfelmeier2026-04-01
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A Hybrid NUTS-Gibbs Sampler with State Space Marginalization for Estimation of Dynamic Structural Equation Models with Binomial Outcomes

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड NUTS-Gibbs सैंपलर प्रस्तुत करता है जो बड़े पैमाने के गहन अनुदैर्ध्य डेटा (intensive longitudinal data) पर जटिल डायनेमिक स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडल्स के कुशल अनुमान को सक्षम करने के लिए बिनोमियल परिणामों के लिए पोल्या-गामा ऑग्मेंटेशन (Pólya-Gamma augmentation) को कलमान फ़िल्टर-आधारित स्टेट स्पेस मार्जिनलाइजेशन के साथ जोड़ता है।

Øystein Sørensen, Ethan M. McCormick2026-04-01
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High dimensional alpha test for linear factor pricing model with LqL_q-norm

यह शोध पत्र उच्च-आयामी रैखिक कारक मूल्य निर्धारण मॉडल (high-dimensional linear factor pricing models) के लिए LqL_q-नॉर्म आधारित परीक्षणों और एक कॉची संयोजन परीक्षण (Cauchy combination test) का प्रस्ताव करता है जो सघन (dense) और विरल (sparse) विकल्पों के बीच के अंतर को प्रभावी ढंग से पाटते हैं, तथा मौजूदा L2L_2 और L∞L_\infty विधियों की तुलना में बेहतर सुदृढ़ता और प्रदर्शन प्रदान करते हैं।

Ping Zhao, Huifang Ma, Long Feng2026-04-01
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A Bayesian multivariate extreme value mixture model

यह शोध पत्र एक बायेसियन बहुचर मिश्रण मॉडल (Bayesian multivariate mixture model) प्रस्तावित करता है जो एक बहुचर एक्सट्रीम वैल्यू डिस्ट्रीब्यूशन के मैक्स-डोमेन ऑफ अट्रैक्शन में एक पैरामीट्रिक बल्क डिस्ट्रीब्यूशन को एक बहुचर जनरलाइज्ड पारेटो टेल (multivariate generalized Pareto tail) के साथ जोड़कर प्राकृतिक आपदा डेटा के बल्क और टेल व्यवहारों को संयुक्त रूप से कैप्चर करता है, जिससे लचीला थ्रेशोल्ड चयन और अनिश्चितता का परिमाणीकरण सक्षम होता है।

Chenglei Hu, Ben Swallow, Daniela Castro-Camilo2026-03-31