Risultati della ricerca - Vignesh T

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    Miniature Fibre-Optic based Shape Sensing for Robotic Applications using Curved Reflectors Autoría: Osman, Dalia, Vignesh, Vignesh, Noh, Yohan

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  2. 2
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    Designing Parameter and Compute Efficient Diffusion Transformers using Distillation Autoría: Sundaresha, Vignesh

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  3. 3
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    On Quasi-$F$-Purity of Excellent Rings Autoría: Jagathese, Vignesh

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  4. 4
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    Structural Representations for Cross-Attack Generalization in AI Agent Threat Detection Autoría: Iyer, Vignesh

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  5. 5
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    A Governance Model for IoT Data in Global Manufacturing Autoría: Alagappan, Vignesh

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  6. 6
    Copertina

    Some Improved Results on Fair and Balanced Graph Partitions Autoría: Viswanathan, Vignesh

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  7. 7
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    The Carceral Geographies of Platform Delivery Work: Essential Workers and Bike Registrations in New York City Autoría: Vignesh Ramachandran

    Pubblicazione 2024
    Fuente: Wiley Open Access
    Tipo de material: Artículo Open Access
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  8. 8
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    Algebraic twists of GL(2) automorphic forms Autoría: Nadarajan, Vignesh Arumugam

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  9. 9
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    Near Optimal Bounds for Replacement Paths and Related Problems in the CONGEST Model Autoría: Manoharan, Vignesh, Ramachandran, Vijaya

    Pubblicazione 2022
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  10. 10
    Copertina

    Improved Approximation Bounds for Minimum Weight Cycle in the CONGEST Model Autoría: Manoharan, Vignesh, Ramachandran, Vijaya

    Pubblicazione 2023
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  11. 11
    Copertina

    PosCUDA: Position based Convolution for Unlearnable Audio Datasets Autoría: Gokul, Vignesh, Dubnov, Shlomo

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  12. 12
    Copertina

    A note on the Segal conjecture for large objects Autoría: Burklund, Robert, Subramanian, Vignesh

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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    Salvato in:
  13. 13
    Copertina

    Can Kernel Methods Explain How the Data Affects Neural Collapse? Autoría: Kothapalli, Vignesh, Tirer, Tom

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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  14. 14
    Copertina

    Growing Efficient Accurate and Robust Neural Networks on the Edge Autoría: Sundaresha, Vignesh, Shanbhag, Naresh

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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    Salvato in:
  15. 15
    Copertina

    Distributed Distance Sensitivity Oracles Autoría: Manoharan, Vignesh, Ramachandran, Vijaya

    Pubblicazione 2024
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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    Salvato in:
  16. 16
    Copertina

    Failure Modes of Time Series Interpretability Algorithms for Critical Care Applications and Potential Solutions Autoría: Yadav, Shashank, Subbian, Vignesh

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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    Salvato in:
  17. 17
    Copertina

    Unified Interaction Foundational Model (UIFM) for Predicting Complex User and System Behavior Autoría: Ethiraj, Vignesh, Talluri, Subhash

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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    Salvato in:
  18. 18
    Copertina

    Graph-Symbolic Policy Enforcement and Control (G-SPEC): A Neuro-Symbolic Framework for Safe Agentic AI in 5G Autonomous Networks Autoría: Vijay, Divya, Ethiraj, Vignesh

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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    Salvato in:
  19. 19
    Copertina

    Algorithms for Distance Sensitivity Oracles and other Graph Problems on the PRAM Autoría: Manoharan, Vignesh, Ramachandran, Vijaya

    Pubblicazione 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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    Salvato in:
  20. 20
    Copertina

    The $qs$ Inequality: Quantifying the Double Penalty of Mixture-of-Experts at Inference Autoría: Adhinarayanan, Vignesh, Jayasena, Nuwan

    Pubblicazione 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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