2426 पेपर
यह शोध पत्र एक सुदृढ़ बेयज़ियन प्रेडिक्टिव मॉडल चयन ढांचा प्रस्तावित करता है जो आउटलेर्स (outliers) और टेल मिसमैच (tail mismatches) के प्रति संवेदनशीलता को कम करने के लिए मानक लॉग स्कोर के स्थान पर ब्रेगमन स्कोरिंग नियमों, विशेष रूप से -डाइवर्जेंस का उपयोग करता है, जबकि चुने गए डाइवर्जेंस के तहत डेटा-जनरेटिंग प्रक्रिया के सबसे निकटतम मॉडल का विषमगतिक चयन सुनिश्चित करता है।
यह सिमुलेशन अध्ययन लुप्त अनुदैर्ध्य (लॉन्जिट्यूडिनल) भार और ऊँचाई के डेटा को प्रतिरूपित (इम्प्यूट) करने के लिए एक पुनरुत्पादनीय, दो-चरणीय विधि का मूल्यांकन करता है जो विषय-भीतर रैखिक अंतर्वेशन (लीनियर इंटरपोलेशन) को विकास संदर्भ-आधारित अनुमान के साथ जोड़ता है, जो उच्च सटीकता और डेटा स्रोतों में भिन्न संदर्भ मानकों को स्पष्ट रूप से संभालने और ऑडिट करने की क्षमता प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र एक नियतात्मक (deterministic), गणनात्मक रूप से कुशल आयाम-न्यूनीकरण (dimension-reduction) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो उच्च-आयामी असतत डेटा को निम्न-आयामी निरंतर निरूपणों में संकुचित करता है और इंजेक्शनिविटी (injectivity) एवं क्लस्टर संरचना को संरक्षित करता है, जिससे विविध अनुप्रयोगों में स्केलेबल और सटीक मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग सक्षम होती है।
यह शोध पत्र एक सामान्य संदर्भ वितरण से एंट्रोपिक ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट मानचित्रों के बीच वर्ग -दूरी पर आधारित एक टू-सैंपल होमोजेनिटी टेस्ट प्रस्तुत करता है, जो इसके सैद्धांतिक गुणों को स्थापित करता है, अंशांकन (कैलिब्रेशन) के लिए एक वेटेड मल्टीप्लायर बूटस्ट्रैप प्रस्तावित करता है, और सिमुलेशन एवं वास्तविक डेटा अनुप्रयोगों के माध्यम से इसकी प्रतिस्पर्धी शक्ति और नैदानिक क्षमताओं का प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र सह-संबंधित चरों को छिपने या कम आंका जाने से रोकने के लिए उनके सशर्त सहसंबंधों (conditional correlations) के आधार पर चरों को समूहीकृत करके रैंडम फॉरेस्ट वेरिएबल इम्पॉर्टेंस स्कोर को ठीक करने की एक विधि प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र सर्वाइवल सबमॉडल में सेपरेशन (separation) संबंधी समस्याओं को संबोधित करने के लिए अनुदैर्ध्य (longitudinal) और समय-से-घटना (time-to-event) डेटा हेतु एक फर्थ-संशोधित (Firth-corrected) संयुक्त मॉडल प्रस्तावित करता है, जो सिमुलेशन और एक व्यावसायिक प्रशिक्षण अनुप्रयोग के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण कम पक्षपाती अनुमान प्रदान करता है और ड्रॉपआउट जोखिम को प्रभावित करने वाले प्रत्यक्ष एवं अप्रत्यक्ष दोनों कारकों को प्रभावी ढंग से मॉडल करता है।
यह शोध पत्र रेंज पेनलाइजेशन (range penalization) को प्रस्तुत करता है, जो फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक नवीन नियमितीकरण तकनीक है जो पोलर क्लस्टरिंग (polar clustering) के माध्यम से सांख्यिकीय सटीकता को बढ़ाती है और क्रॉस-क्लाइंट नियमितता उत्पन्न करती है, जिसे नए गैर-एसिम्प्टोटिक (nonasymptotic) सैद्धांतिक विश्लेषण और एक कुशल अनुकूलन एल्गोरिदम द्वारा समर्थित किया गया है।
यह शोध पत्र एक्सप्रेस (Express) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा टूल है जो नॉन-कॉज़ल अटेंशन एप्रोक्सिमेशन को बेहतर सैद्धांतिक गारंटियों के साथ कॉज़ल में परिवर्तित करता है और इसका एक कुशल ट्राइटन (Triton) कार्यान्वयन है, जो फ्लैश-अटेंशन 2 (FlashAttention 2) की तुलना में महत्वपूर्ण गति प्रदान करता है और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट लैंग्वेज मॉडलिंग में प्रमुख संसाधन बाधाओं को दूर करता है।
यह शोध पत्र इमेज क्लासिफिकेशन के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल फंक्शनल डेटा एनालिसिस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो वस्तुओं को स्टार-शेप्ड डोमेन के भीतर निरंतर रैंडम फंक्शन्स के रूप में निरूपित करता है, जो पारंपरिक उच्च-आयामी पिक्सेल-आधारित विधियों के मुकाबले एक मितव्ययी विकल्प प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन टवीडी-एडिंगटन (Tweedie-Eddington) सूत्र के माध्यम से एक "स्पर्शरेखीय" (tangential) बेयस डिनोइज़र व्युत्पन्न करके कॉम्पैक्ट रीमानियन मैनिफोल्ड्स पर मापों के डिनोइजिंग के लिए एक नॉनपैरामीट्रिक एम्पिरिकल बेयस ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो ज्यामितीय विलक्षणताओं के कारण यूक्लिडियन समकक्षों की तुलना में धीमी मिनिमैक्स-ऑप्टिमल अभिसरण दरें स्थापित करता है, और खगोल विज्ञान एवं संरचनात्मक जीव विज्ञान में अनुप्रयोगों के माध्यम से इस दृष्टिकोण को मान्य करता है।