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AI-आधारित क्रिप्टो टोकनों का व्यापक विश्लेषण, जो उनकी तकनीकी संरचनाओं, सीमाओं और विकेंद्रीकृत AI पारिस्थितिकी तंत्र में भविष्य की संभावनाओं की जाँच करता है।

ई-पीओडब्ल्यू सहमति पर शोध जो AI मैट्रिक्स गणनाओं को ब्लॉकचेन माइनिंग में एकीकृत करके 6G नेटवर्क में कंप्यूटिंग पावर का उपयोग बचाता है।

एआई प्रशिक्षण को ब्लॉकचेन माइनिंग के साथ एकीकृत करने वाली विकसित-प्रूफ-ऑफ-वर्क सहमति का विश्लेषण, जो 6जी नेटवर्क में कंप्यूटिंग पावर का उपयोग सुनिश्चित करती है।

कोडकार्बन और एमएल उत्सर्जन कैलकुलेटर की सैकड़ों एआई प्रयोगों में वास्तविक मापों से तुलनात्मक व्यवस्थित मूल्यांकन।

वास्तविक कंप्यूटिंग ट्रेस और लागत मॉडल का उपयोग करते हुए, सामान्य-उद्देश्य एचपीसी डेटा सेंटरों की तुलना में कम लागत पर ग्रिड लचीलापन प्रदान करने वाले एआई-केंद्रित एचपीसी डेटा सेंटरों का विश्लेषण।

एनर्जी-सिस्टम विश्लेषण में लागू बड़े भाषा मॉडलों में तर्क की अखंडता का मूल्यांकन करने के लिए एनालिटिकल-रिलायबिलिटी बेंचमार्क (ARB) पेश करने वाला एक अध्ययन, जिसमें GPT-4/5, Claude 4.5, Gemini 2.5, और Llama 3 के परिणाम शामिल हैं।

ECO2AI एक ओपन-सोर्स टूल है जो मशीन लर्निंग मॉडल की ऊर्जा खपत और कार्बन उत्सर्जन को ट्रैक करता है, सटीक क्षेत्रीय उत्सर्जन लेखा के माध्यम से सस्टेनेबल AI विकास को बढ़ावा देता है।

ईकॉनएजेंटिक पर शोध, जो एआई एजेंट, टोकन अर्थशास्त्र और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट का उपयोग करके डीपिन बाजारों के सिमुलेशन और अनुकूलन के लिए एक बड़ा भाषा मॉडल फ्रेमवर्क है।

AI-संचालित IoT सेवाओं के लिए ऊर्जा खपत और कार्बन उत्सर्जन परीक्षण चुनौतियों का विश्लेषण, जिसमें तकनीकी दृष्टिकोण, प्रायोगिक परिणाम और भविष्य की दिशाएं शामिल हैं।

HPC-स्तर की डीप लर्निंग में ऊर्जा खपत के व्यापार-बंदों पर शोध, जिसमें AI एल्गोरिदम की कंप्यूटिंग गति और ऊर्जा दक्षता मापने के लिए बेंचमार्क-ट्रैकर टूल शामिल है।

शोध कि कैसे ITS और AI प्रौद्योगिकियाँ परिवहन प्रणालियों में ऊर्जा संरक्षण में सुधार और उत्सर्जन कम करती हैं, सेंसर, नेटवर्किंग और AI सेवाओं पर केंद्रित।

32,768 मेमरिस्टरों वाला एक मजबूत बाइनरीकृत न्यूरल नेटवर्क, जो मिनिएचर सोलर सेल्स द्वारा संचालित है और डिजिटल नियर-मेमोरी कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर के साथ स्व-शक्ति वाले एज एआई को सक्षम बनाता है।

VCT एक अनसुपरवाइज्ड ट्रांसफॉर्मर-आधारित फ्रेमवर्क है जो छवियों को डिसेंटैंगल्ड विज़ुअल कॉन्सेप्ट्स में टोकनाइज़ करता है, जो रिप्रेजेंटेशन लर्निंग और सीन डिकम्पोज़िशन में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है।