वे पेपर जिनकी आसान व्याख्या पर मूल लेखकों ने प्रतिक्रिया दी है।
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 1264 पेपर · 881–890 / 1264
यह शोध पत्र एक न्यूनतम तंत्र का प्रस्ताव करता है जहाँ डार्क फोटॉन्स का मानक फोटॉन्स के साथ युग्मन लगभग G के आदिम चुंबकीय क्षेत्र उत्पन्न करता है, जो प्रभावी रूप से उन स्ट्रॉन्ग-कपलिंग और बैक रिएक्शन समस्याओं पर विजय प्राप्त करता है जो पारंपरिक गैर-न्यूनतम इन्फ्लेटन-विद्युत चुम्बकीय क्षेत्र मॉडलों को बाधित करती हैं।
यह शोध पत्र 'फ्रॉम पैरामीटर्स टू डेटा' (P2D) का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो डेटा चयन और पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग को एक साथ निर्देशित करने के लिए टास्क-सेंसिटिव अटेंशन हेड्स का लाभ उठाता है, जिससे पैरामीटर अपडेट को उच्च-एफिनिटी डेटा उपसमूहों के साथ सिंक्रोनाइज़ करके महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ और 7.0x की गति वृद्धि प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र "सीन एब्स्ट्रैक्शन" (Scene Abstraction) प्रस्तुत करता है, जो शब्दों के स्थित संदर्भों (situated contexts) और भावनात्मक जुड़ावों (affective associations) के संरचित निरूपण उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करने वाला एक ढांचा है, जिसे एक नए डेटासेट (COCA-Scenes) द्वारा प्रमाणित किया गया है और प्रयोगों द्वारा मौजूदा एम्बेडिंग और नॉलेज-बेस दृष्टिकोणों की तुलना में मानवीय व्याख्या के साथ इसके बेहतर संरेखण को प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सांस्कृतिक बारीकियों और स्लैंग (slang) की चुनौतियों के बावजूद, एलएलएम (LLM)-आधारित मशीन अनुवाद पोलिश सोशल मीडिया डेटा में सूक्ष्म नैतिक संकेतों को प्रभावी ढंग से संरक्षित करता है, जो उच्च सिमेंटिक समानता और डाउनस्ट्रीम वर्गीकरण कार्यों में न्यूनतम प्रदर्शन अंतराल के माध्यम से लागत प्रभावी क्रॉस-लिंगुअल नैतिक मूल्यों अनुसंधान को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र विकिरण-अवशोषण पारस्परिकता (radiation-absorption reciprocity) का उपयोग करते हुए और ANSYS HFSS सिमुलेशन के विरुद्ध परिणामों को मान्य करते हुए, एक मोनोक्रोमैटिक प्लेन वेव द्वारा किसी भी आकार के दो-चालक डाइइलेक्ट्रिक-इन्सुलेटेड ट्रांसमिशन लाइन में प्रेरित वोल्टेज के लिए सटीक विश्लेषणात्मक व्यंजक प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एज़िमुथल रूप से मॉड्युलेटेड (azimuthally modulated) RF कैविटीज़ को डिजाइन करने की एक व्यवस्थित पद्धति को व्यावहारिक कार्यान्वयन तक विस्तारित करता है, जिसमें फील्ड मल्टीपोल घटकों और मोमेंटम परिवर्तनों के लिए विश्लेषणात्मक अभिव्यक्तियों को व्युत्पन्न किया गया है, उन्हें 3D सिमुलेशन और बीम डायनेमिक्स अध्ययनों के विरुद्ध मान्य किया गया है, और दोनों प्रकार की संरचनाओं के निर्माण में उनके अनुप्रयोग का प्रदर्शन किया गया है—एक जो मल्टीपोल-मुक्त त्वरक संरचनाएं (multipole-free accelerating structures) हैं और दूसरी जो बीम वितरण को गॉसियन से यूनिफॉर्म में परिवर्तित करती हैं।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) सिस्टम में इंजेक्शन डिटेक्टर एक महत्वपूर्ण "कैमफ्लाज डिटेक्शन गैप" (छलावरण पहचान अंतराल) से ग्रस्त हैं, जो उन हमलों की पहचान करने में विफल रहते हैं जो डोमेन-विशिष्ट शब्दावली और अधिकार संरचनाओं की नकल करते हैं, जिसके कारण पहचान दर तेजी से गिर जाती है और सुरक्षा तंत्रों में एक गंभीर संरचनात्मक भेद्यता उजागर होती है।
यह शोधपत्र डिजिटल टोपोलॉजी में स्यूडोकोवरिंग स्पेस (pseudocovering spaces) के संबंध में एस.-ई. हान के पिछले सुधार (corrigendum) में पाई गई गणितीय त्रुटियों और उद्धरण संबंधी अनियमिताओं की पहचान करता है और उन्हें संबोधित करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि लीनियर प्रोब्स (linear probes) यह सुझाव देते हैं कि बेस-डिजिट निष्कर्षण (base-digit extraction) के लिए प्रशिक्षित एक ट्रांसफॉर्मर क्रमिक अंकगणितीय मध्यवर्ती (staged arithmetic intermediates) की गणना करता है, कारण संबंधी परीक्षण (causal tests) यह प्रकट करते हैं कि वास्तविक कम्प्यूटेशनल मार्ग अलग-अलग इनपुट स्ट्रीम्स पर निर्भर करता है जो अंत में संयोजित होते हैं, जो प्रतिनिधित्व संबंधी साक्ष्य (representational evidence) और कारण तंत्र (causal mechanism) के बीच एक महत्वपूर्ण विचलन को उजागर करता है।
यह शोध पत्र कार्डलेस एआई बैंकिंग के लिए एक व्यापक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो साइबर सुरक्षा को बढ़ाने, लेनदेन को प्रमाणित करने और धोखाधड़ी के जोखिमों को सक्रिय रूप से कम करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, एआई-संचालित डेटा क्रिप्टोग्राफी और ऑटो-जेनरेटेड वर्चुअल कार्डों का लाभ उठाता है।