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यह शोध पत्र डिस्क्रीट लाइफटाइम के लिए शास्त्रीय पास्ट विटैलिटी फंक्शन के एक मल्टीप्लिकेटिव एनालॉग के रूप में डिस्क्रीट पास्ट ज्योमेट्रिक विटैलिटी फंक्शन (PGVF) को प्रस्तुत करता है, जो इसके सैद्धांतिक गुणों को स्थापित करता है, वितरणों को विशिष्ट रूप से अभिलक्षित करने की इसकी क्षमता को सिद्ध करता है, और सिमुलेशन एवं वास्तविक डेटा अनुप्रयोगों के माध्यम से मान्य एक नॉनपैरामेट्रिक एस्टिमेटर का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र यूनिसेफ (UNICEF) डेटा से बच्चों के जलवायु जोखिम प्रदर्शन और संवेदनशीलता की संयुक्त रूप से भविष्यवाणी करने के लिए 'क्रॉस-अटेंशन हाइड्रेशन' (Cross-Attention Hydration) के साथ एक नवीन 'रेज़नेट-एफटी-ट्रांसफॉर्मर' (ResNet-FT-Transformer) आर्किटेक्चर का उपयोग करते हुए एक पुनरुत्पादनीय बहु-कार्य गहन शिक्षण बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि ग्रेडिएंट-बूस्टेड एंसेम्बल्स छोटे सारणीबद्ध डेटासेट पर प्रतिस्पर्धी बने रहते हैं, प्रस्तावित मॉडल बाल-संवेदनशील आपदा जोखिम न्यूनीकरण के मार्गदर्शन के लिए एक एकीकृत, व्याख्यात्मक ढांचा प्रदान करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एफडीए (FDA) दवा निरीक्षण वर्गीकरण गंभीर रिपोर्टिंग पूर्वाग्रह से ग्रस्त हैं, जहाँ उत्तीर्ण होने वाले निरीक्षणों की तुलना में विफल होने वाले निरीक्षणों को कम बार और महत्वपूर्ण देरी के साथ दर्ज किया जाता है, जिससे मशीन लर्निंग मॉडल और निगरानी मेट्रिक्स के प्रदर्शन में भारी गिरावट आती है जिसे विशिष्ट सांख्यिकीय समायोजनों द्वारा केवल आंशिक रूप से कम किया जा सकता है या पोस्टिंग तिथि प्रकाशित करके हल किया जा सकता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि डेटा लीकेज और परिणाम-पश्चात भविष्यवक्ताओं कृत्रिम रूप से अवसाद वर्गीकरण के प्रदर्शन को बढ़ा सकते हैं, कठोर लीकेज-नियंत्रित सत्यापन यह प्रकट करता है कि जटिल मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम सरल लॉजिस्टिक रिग्रेशन की तुलना में बहुत कम पूर्वानुमानित लाभ प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र बिना प्रतिस्थापन के सरल यादृच्छिक नमूनाकरण के तहत सामान्य जनसंख्या मापदंडों के लिए एक नए साइन-आधारित अंतर अनुमानक (sine-based difference estimator) का प्रस्ताव करता है, जो अपने सैद्धांतिक पूर्वाग्रह और माध्य वर्ग त्रुटि को व्युत्पन्न करता है और अनुभवजन्य एवं सिमुलेशन विश्लेषणों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह मौजूदा प्रतिस्पर्धी अनुमानकों की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन दो-लेंस हाइब्रिड ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पूर्व-निर्धारित भार के बिना वेटिंग, संवेदनशीलता विश्लेषण, वैधता और विन्यास गणना में प्रमुख कमियों को दूर करने के लिए एक बहुआयामी लचीलापन माप बनाने हेतु एक भारित लचीलापन क्षमता सूचकांक (RCI) को सेल्फ-ऑर्गनाइजिंग मैप (SOM) मशीन लर्निंग के साथ संयोजित करता है।
यह शोध पत्र [-1, +1] अंतराल (शून्य को छोड़कर) के भीतर सहचर प्रविष्टियों (covariate entries) का उपयोग करके छह और कुछ विषम पुनरावृत्तियों (replications) वाले पूर्णतः यादृच्छिक डिजाइनों (Completely Randomized Designs - CRD) के लिए एक नया OCD-घटक विकसित करता है, जिससे D-इष्टतमता (D-optimality) प्राप्त होती है और उपचार एवं सहचर प्रभावों का स्वतंत्र अनुमान संभव हो पाता है, जो कि मानक ±1 प्रविष्टियों या शून्य-मूल्य वाले सहचरों के साथ पहले अप्राप्य एक स्थिति थी।
यह अध्ययन कर्नाटक, भारत में दक्षिण-पश्चिम मानसून वर्षा की गैर-गाऊसी विशेषताओं, विषमता और चरम घटनाओं को प्रभावी ढंग से पकड़ने के लिए एक द्विचरीय गाऊसी-गामा मिश्रण मॉडल का प्रस्ताव करता है, जो बाढ़ जोखिम मूल्यांकन और सूखा निगरानी के लिए पारंपरिक गाऊसी मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह अध्ययन जर्मन अपशिष्ट जल डेटा पर पदानुक्रमित बाह्यकरण (hierarchical extrapolation) और कठोर होल्ड-आउट सत्यापन (hold-out validation) के साथ एक बेयसियन मास-बैलेंस मॉडल का उपयोग करता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि 2025 में राष्ट्रीय अवैध एम्फ़ैटेमिन उपभोग लगभग 16.8 टन था, जबकि पारंपरिक सर्वेक्षण-आधारित आंकड़ों के साथ महत्वपूर्ण विसंगतियों को उजागर करता है और अनुमान अनिश्चितता को कम करने के लिए छोटे कैचमेंट की निगरानी की महत्वपूर्ण आवश्यकता को प्रदर्शित करता है।
ग्रेटर क्राइस्टचर्च के लिंक्ड प्रशासनिक डेटा का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि भूकंप की उच्च तीव्रता मनोरोग दवाओं के उपयोग में निरंतर दीर्घकालिक वृद्धि का कारण बनती है, जिसके प्रभाव कार्यशील आयु के वयस्कों के लिए रोजगार व्यवधान और बुजुर्गों के लिए अज्ञात सामाजिक कारकों द्वारा मध्यस्थ होते हैं, जो विभेदित पुनर्प्राप्ति नीतियों की आवश्यकता को रेखांकित करते हैं।