इस पेज के हर पेपर के लिए कम से कम एक मूल लेखक ने हमारी आसान व्याख्या देखी और उस पर प्रतिक्रिया दी है—या तो यह पुष्टि की कि वह सटीक है, या सुधार माँगे जिन्हें हमने लागू किया। समर्थन का मतलब यह नहीं कि लेखक हर वाक्य को औपचारिक रूप से मंज़ूरी देते हैं, लेकिन इसका मतलब है कि व्याख्या उन लोगों की नज़र से गुज़री है जिन्होंने पेपर लिखा है।

लेखकों द्वारा समीक्षा किए गए 1265 पेपर · 1111–1120 / 1265

⚛️ high-energy theory

Thermality Breakdown in Null-Shifted Rindler Wedges

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि द्रव्यमान वाले स्केलर और डिरैक क्षेत्रों (massive scalar and Dirac fields) के लिए नल-शिफ्टेड रिंडलर वेजेस (null-shifted Rindler wedges) में उन्रुह प्रभाव (Unruh effect) की तापीयता (thermality) टूट जाती है, क्योंकि द्रव्यमान पद (mass term) उस संरूपता समरूपता (conformal symmetry) को बाधित करता है जो विशिष्ट घातांकीय आवृत्ति मिश्रण (exponential frequency mixing) के लिए आवश्यक होती है, जिसके परिणामस्वरूप एक गैर-तापीय प्रतिक्रिया (nonthermal response) प्राप्त होती है जहाँ द्रव्यमान वाला क्षेत्र उत्तेजित नहीं रहता है।

Rakesh K Jha2026-04-17✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

Enhanced Deep Q-Learning for 2D Self-Driving Cars: Implementation and Evaluation on a Custom Track Environment

यह शोध पत्र एक कस्टम Pygame ट्रैक पर 2D स्व-चालित कार के लिए प्राथमिकता-आधारित एक्शन चयन तंत्र के साथ एक उन्नत डीप क्यू-लर्निंग (Deep Q-Learning) एल्गोरिदम के कार्यान्वयन और मूल्यांकन को प्रस्तुत करता है, जो 1000 प्रशिक्षण एपिसोड के बाद मूल DQN की तुलना में औसत रिवॉर्ड में 60% सुधार प्रदर्शित करता है।

Sagar Pathak, Bidhya Shrestha2026-04-17✓ Author reviewed ⓘ
🩺 endocrinology

Current but Not Former Smoking Is Associated With Higher HbA1c in Adults Without Diabetes

NHANES 2015-2018 के आंकड़ों के विश्लेषण के आधार पर, वर्तमान में धूम्रपान करना मधुमेह रहित अमेरिकी वयस्कों में उच्च HbA1c स्तरों से महत्वपूर्ण रूप से जुड़ा हुआ है, जबकि पूर्व धूम्रपान का ऐसा कोई संबंध नहीं है, जो यह सुझाव देता है कि छोड़ने के बाद प्रभाव कम हो जाता है।

Manafa, C. C., Manafa, P. O., Okoli, N., Okafor-Udah, C. O., Adilih, S., Ogo, N., Adilih, N.-a. A.2026-04-17✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrophysics

Euclid: Quick Data Release (Q1) -- Dual AGN in low-mass galaxies

यूक्लिड क्विक डेटा रिलीज़ के साथ बहु-तरंगदैर्ध्य अवलोकनों का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने कम द्रव्यमान वाली आकाशगंगाओं में नौ स्पेक्ट्रोस्कोपिक रूप से पुष्ट डुअल एजीएन (AGN) उम्मीदवारों की पहचान की है, जो ऐसे प्रणालियों का पहला नमूना प्रदान करते हैं जो संभावित रूप से उन पूर्वज ब्लैक होल युग्मों का पता लगाते हैं जिनका विलय होने और लिसा (LISA) द्वारा पता लगाने योग्य गुरुत्वाकर्षण तरंगों को उत्सर्जित करने का भाग्य है।

M. Mezcua (Institute of Space Sciences, Institut d'Estudis Espacials de Catalunya), B. Laloux (INAF-Osservatorio Astrono (…)2026-04-16✓ Author reviewed ⓘ
📊 statistics

Staying on Track: Efficient Trajectory Discovery with Adaptive Batch Sampling

यह शोध पत्र एक प्रक्षेपवक्र-उन्मुख (trajectory-oriented) बायेसियन अनुकूलन पद्धति प्रस्तावित करता है जो इनपुट मापदंडों और रैंडम सीड्स दोनों को समाहित करने वाले गॉसियन प्रोसेस सरोगेट्स के साथ मिलकर, एक अनुकूली थॉम्पसन सैंपलिंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है, ताकि स्टोकेस्टिक महामारी मॉडलों में डेटा-संगत प्रक्षेपवक्रों की कुशलतापूर्वक पहचान की जा सके और पारंपरिक केवल-मापदंड अनुमान दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Arindam Fadikar, Abby Stevens, Mickael Binois, Nicholson Collier, David O'Gara, Jonathan Ozik2026-04-16✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

Functional Emotions or Situational Contexts? A Discriminating Test from the Mythos Preview System Card

यह नोट दो प्रतिस्पर्धी परिकल्पनाओं की पहचान करता है जो क्लॉड मिथोस प्रिव्यू (Claude Mythos Preview) सिस्टम कार्ड के गुणात्मक रूप से सुसंगत हैं — कि इमोशन वेक्टर्स (emotion vectors) कार्यात्मक भावनाओं को ट्रैक करते हैं जो कार्यहीन व्यवहार को कारणवत रूप से संचालित करती हैं, या वे एक समृद्ध स्थितिजन्य-संदर्भ संरचना का एक प्रक्षेपण हैं — और उस क्रॉस-रेफरेंस परीक्षण को निर्दिष्ट करता है जो उनके बीच अंतर करेगा, जिसके सीधे परिणाम इस बात पर होंगे कि क्या भावना-आधारित निगरानी विश्वसनीय रूप से खतरनाक मॉडल व्यवहार का पता लगा सकती है।

Hiranya V. Peiris2026-04-16✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

A Function-Centric Perspective on Flat and Sharp Minima

यह शोध पत्र इस पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देता है कि फ्लैट मिनिमा (flat minima) स्वाभाविक रूप से बेहतर सामान्यीकरण सुनिश्चित करते हैं, और व्यापक अनुभवजन्य अध्ययनों के माध्यम से यह तर्क देता है कि शार्पनेस (sharpness) एक फलन-निर्भर (function-dependent) गुण है — जब मॉडल उचित रूप से नियमित (regularized) किए जाते हैं, तो शार्पर मिनिमा अक्सर बेहतर प्रदर्शन, मजबूती और अंशांकन (calibration) के साथ सहसंबंधित होते हैं, हालांकि कार्य-संचालित शार्पनेस और स्मृति-संचालित शार्पनेस के बीच अंतर करना एक खुला व्यावहारिक प्रश्न बना हुआ है।

Israel Mason-Williams, Gabryel Mason-Williams, Helen Yannakoudakis2026-04-16✓ Author reviewed ⓘ
🔬 physics

Heat transport in magnetohydrodynamic duct flow regimes with conducting and insulating walls

यह अध्ययन विभिन्न दीवार चालकताओं और उत्प्लावकता बलों के तहत अनुप्रस्थ चुंबकीय क्षेत्रों में तरल धातु डक्ट प्रवाह में ऊष्मा परिवहन की जांच करने के लिए डायरेक्ट न्यूमेरिकल सिमुलेशन का उपयोग करता है, जो भविष्य के संलयन रिएक्टर ब्लैंकेट्स के लिए ऊष्मा स्थानांतरण क्षमताओं का आकलन करने हेतु चार विशिष्ट प्रवाह व्यवस्थाओं की पहचान करता है और उनके नुसेल्ट नंबरों का मूल्यांकन करता है।

Andreu Queralt McBride, Dmitry Krasnov, Yuri Kolesnikov, Jörg Schumacher2026-04-15✓ Author reviewed ⓘ
🔬 physics

Reply to "Comment on 'Absence of a consistent classical equation of motion for a mass-renormalized point charge'" (arXiv:2511.02865v1, 3 Nov 2025)

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करके ज़िन और पाइलैक की कारण-परिवर्तित लोरेन्त्ज़-अब्राहम-डिराक समीकरण संबंधी आपत्ति का खंडन करता है कि बाह्य बल के गैर-विश्लेषिक बिंदुओं के निकट संक्रमण अंतरालों में वेग के उछाल विकीर्ण क्षेत्रों में डेल्टा फलनों (डेल्टा फंक्शन्स) को उत्पन्न नहीं करते हैं।

Arthur D. Yaghjian2026-04-15✓ Author reviewed ⓘ
📊 statistics

Prediction decomposition for causal analysis

यह शोध पत्र एक पूर्वानुमान अपघटन ढांचा (prediction decomposition framework) प्रस्तावित करता है जो काउंटरफैक्चुअल उपचार प्रभावों (counterfactual treatment effects) के लिए एक बेहतर संरचनात्मक प्रॉक्सी के रूप में 'इन-यूनिट-अक्रॉस-टाइम' (within-unit-across-time) पूर्वानुमान सटीकता की पहचान करता है, जो मशीन लर्निंग भविष्यवाणियों का उपयोग करके कारण अनुमान (causal inference) को बेहतर बनाने के लिए एक नया नैदानिक मीट्रिक और मॉडल-चयन रणनीति प्रदान करता है।

Ofir Reich2026-04-14✓ Author reviewed ⓘ