2447 पेपर
यह शोध पत्र PSRSRR नामक एक नए मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स-आधारित एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो सांख्यिकीय एकरूपता और वैध प्रयोगात्मक निष्कर्ष के लिए आवश्यक सैद्धांतिक वैधता को बनाए रखते हुए कोवेरिएट रैंडमाइजेशन प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से त्वरित करता है।
यह शोध पत्र बेयसियन फॉरेस्ट थॉम्पसन सैंपलिंग (BFTS) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन कॉन्टेक्स्टुअल बैंडिट एल्गोरिदम है जो एक सिद्धांतपूर्ण, गैर-रेखीय संभाव्य ढांचा प्रदान करने के लिए बेयसियन एडिटिव रिग्रेशन ट्रीज़ (BART) को एकीकृत करता है, जो व्यक्तिगत व्यवहार संबंधी हस्तक्षेपों में सैद्धांतिक रिग्रेट बाउंड्स और उत्कृष्ट अनुभवजन्य प्रदर्शन प्राप्त करता है।
तीन राष्ट्रीय सर्वेक्षणों में पदानुक्रमित आयु-अवधि-कोहोर्ट (age-period-cohort) मॉडल का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि चीन में मध्यम आयु वर्ग और वृद्ध वयस्कों के बीच डिजिटल बहिष्करण मुख्य रूप से बढ़ती आयु और निरंतर सामाजिक-जनसांख्यिकीय असमानताओं द्वारा संचालित है, बावजूद इसके कि समय के साथ अवधि-स्तर के बहिष्करण में सामान्य गिरावट आई है।
CausalArmor AI एजेंटों के लिए एक चयनात्मक रक्षा ढांचा (selective defense framework) है जो हल्के कारण संबंधी एट्रिब्यूशन (lightweight causal attribution) का उपयोग करके अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों को कम करता है, जिससे केवल तभी लक्षित स्वच्छता (targeted sanitization) को ट्रिगर किया जाता है जब अविश्वसनीय सामग्री विशेषाधिकार प्राप्त निर्णयों को असमान रूप से प्रभावित करती है, जिससे उच्च उपयोगिता और कम विलंबता (low latency) बनी रहती है।
यह शोध पत्र सॉफ्टमैक्स-गेटेड मल्टीनोमियल-लॉजिस्टिक्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल्स के स्थिर, मोनोटोन प्रशिक्षण के लिए एक बैच माइनराइजेशन-मैक्सिमाइजेशन (MM) एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है और पैरामेट्रिक अनुकूलतम दरों को प्राप्त करने के लिए मिक्सिंग मेजर्स के डेंड्रोग्राम पर आधारित एक सिद्धांतपूर्ण, स्वीप-मुक्त मॉडल चयन पद्धति प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र GAAVI को प्रस्तुत करता है, जो कंडीशनल मीन फंक्शन (conditional mean function) के लिए एनीटाइम-वैलिड हाइपोथीसिस टेस्टिंग करने और कॉन्फिडेंस सीक्वेंस (confidence sequences) का निर्माण करने के लिए एक नवीन फ्रेमवर्क है, जो इष्टतम सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी और निरंतर निगरानी के दौरान विश्वसनीय त्रुटि नियंत्रण प्रदान करता है।
यह शोधपत्र एक रिप्रोड्यूसिंग कर्नेल हिल्बर्ट स्पेस पर एकत्रित नेमन-ऑर्थोगोनल स्कोर प्रक्रिया का उपयोग करके, सेंसर या ट्रंकेटेड डेटा वाले पैरामीट्रिक मॉडलों के लिए एक नया ओम्निबस गुडनेस-ऑफ-फिट परीक्षण ढांचा प्रस्तावित करता है, जो जटिल अपूर्ण-डेटा डिजाइनों के लिए एक गणनात्मक रूप से स्थिर और स्पर्शोन्मुख रूप से वैध विधि प्रदान करता है।
यह शोध पत्र बाइनरी और निरंतर उपचार एवं परिणाम परिदृश्यों, दोनों में कोवेरियेट्स द्वारा अनुत्तरित रहने वाले कारण प्रभाव विषमता (causal effect heterogeneity) को मापने के लिए नवीन मापों (P-CACE, N-CACE, P-CPICE, और N-CPICE) को प्रस्तुत करता है, जो इन नए मेट्रिक्स के लिए पहचान (identification) और बाउंडिंग प्रमेय (bounding theorems) प्रदान करते हैं।
EVA2025 डेटा चुनौती को संबोधित करने के लिए, यह शोध पत्र CESM2 लार्ज एनसेंबल डेटा का उपयोग करके बहुभिन्नरूपी वर्षा की चरम घटनाओं और तीव्रता का अनुमान लगाने के लिए नियमित भिन्नता (regular variation) पर आधारित एक गणनात्मक रूप से कुशल दो-चरणीय प्रतिगमन रणनीति प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र KANE को प्रस्तुत करता है, जो अत्यधिक मान सिद्धांत (extreme value theory) और एक प्राकृतिक प्रवर्तन परत (natural enforcement layer) से सुसज्जित एक नवीन कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क है, जो भूकंप द्वारा सुनामी उत्पन्न करने जैसी कैस्केडिंग चरम घटनाओं की सशर्त प्रायिकता का सटीक आकलन करने के लिए भूकंप विज्ञान और जलवायु विज्ञान में कठोर संख्यात्मक अध्ययन और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के माध्यम से किया गया है।