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GlyTwin: Digital Twin for Glucose Control in Type 1 Diabetes Through Optimal Behavioral Modifications Using Patient-Centric Counterfactuals

यह शोध पत्र GlyTwin को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन रोगी-केंद्रित डिजिटल ट्विन ढांचा है जो कार्बोहाइड्रेट के सेवन और इंसुलिन की खुराक को समायोजित करने जैसे व्यक्तिगत व्यवहार संबंधी संशोधनों की सिफारिश करने के लिए काउंटरफैक्चुअल स्पष्टीकरणों (counterfactual explanations) का लाभ उठाता है, जिन्हें टाइप 1 मधुमेह वाले 50 व्यक्तियों के एक अध्ययन में हाइपरग्लाइसेमिक घटनाओं को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए दिखाया गया था।

Asiful Arefeen, Saman Khamesian, Maria Adela Grando, Bithika Thompson, Hassan Ghasemzadeh2026-05-25
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Spectral-inspired Operator Learning with Limited Data and Unknown Physics

यह शोधपत्र स्पेक्ट्रल-इंस्पायर्ड न्यूरल ऑपरेटर (SINO) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो ज्ञात भौतिकी की आवश्यकता के बिना केवल 2-5 प्रक्षेप पथों (trajectories) से जटिल PDE गतिकी को सीखता है, और आवृत्ति सूचकांकों (frequency indices) के माध्यम से स्थानिक अवकलजों (spatial derivatives) को स्वतः कैप्चर करके और एक विशेष Pi-ब्लॉक के माध्यम से गैर-रेखीय प्रभावों को मॉडल करके अत्याधुनिक सटीकता और सुदृढ़ता प्राप्त करता है।

Han Wan, Rui Zhang, Hao Sun2026-05-25
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Through the Stealth Lens: Attention-Aware Defenses Against Poisoning in RAG

यह शोध पत्र रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation) सिस्टम में गैर-गुप्त (non-stealthy) पॉइजनिंग हमलों का पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए नॉर्मलाइज्ड पैसेज अटेंशन स्कोर्स (Normalized Passage Attention Scores) और एक अटेंशन-वैरिएंस फिल्टर (Attention-Variance Filter) का उपयोग करते हुए एक अटेंशन-अवेयर डिफेंस मैकेनिज्म प्रस्तावित करता है, जबकि साथ ही ऐसे हमलों में वास्तविक गोपनीयता (true stealth) प्राप्त करने की अंतर्निहित कठिनाई पर भी प्रकाश डालता है।

Sarthak Choudhary, Nils Palumbo, Ashish Hooda, Krishnamurthy Dj Dvijotham, Somesh Jha2026-05-25
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An Unsupervised Framework for Dynamic Health Indicator Construction and Its Application in Rolling Bearing Prognostics

यह शोध पत्र एक अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो विशेषज्ञ-मुक्त फीचर एक्सट्रैक्शन के लिए स्किप-कनेक्शन-आधारित ऑटोएन्कोडर को एक HI-जनरेटिंग मॉड्यूल के साथ जोड़कर रोलिंग बेयरिंग प्रोग्नोस्टिक्स के लिए एक डायनेमिक हेल्थ इंडिकेटर का निर्माण करता है, जो डिग्रेडेशन ट्रेंड्स को कैप्चर करने के लिए टेम्पोरल डिपेंडेंसीज को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है।

Tongda Sun, Chen Yin, Huailiang Zheng, Yining Dong2026-05-25
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A drone-based framework for coral habitat mapping via weakly supervised segmentation

यह शोध पत्र एक बहु-स्तरीय कमजोर रूप से पर्यवेक्षित विभाजन (weakly supervised segmentation) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो बड़े पैमाने पर कोरल आवास मानचित्रण के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले मॉडलों को प्रशिक्षित करने हेतु पानी के नीचे और हवाई इमेजरी से बिंदु-स्तरीय वर्गीकरण का लाभ उठाता है, जिससे पिक्सेल-स्तरीय एनोटेशन की आवश्यकता के बिना महत्वपूर्ण सटीकता प्राप्त होती है।

Matteo Contini, Victor Illien, Sylvain Poulain, Serge Bernard, Julien Barde, Sylvain Bonhommeau, Alexis Joly2026-05-25
🤖 AI

Forget What's Sensitive, Remember What Matters: Token-Level Differential Privacy in Memory Sculpting for Continual Learning

यह शोध पत्र PeCL का प्रस्ताव करता है, जो एक निरंतर सीखने (continual learning) वाला ढांचा है जो सामान्य ज्ञान को सुरक्षित रखते हुए संवेदनशील जानकारी को चुनिंदा रूप से भूलने के लिए टोकन-स्तरीय गतिशील विभेदक गोपनीयता (token-level dynamic differential privacy) को मेमोरी स्कल्प्टिंग (memory sculpting) के साथ जोड़ता है, जिससे गोपनीयता संरक्षण और मॉडल उपयोगिता के बीच एक बेहतर संतुलन प्राप्त होता है।

Bihao Zhan, Jie Zhou, Junsong Li, Yutao Yang, Shilian Chen, Qianjun Pan, Xin Li, Wen Wu, Xingjiao Wu, Qin Chen, Hang Yan (…)2026-05-25
💬 NLP

Efficient and Transferable Agentic Knowledge Graph RAG via Reinforcement Learning

यह शोध पत्र KG-R1 को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) आधारित एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो फिक्स्ड मल्टी-मॉड्यूल पाइपलाइनों पर निर्भर हुए बिना कुशल, हस्तांतरणीय और उच्च-सटीक नॉलेज ग्राफ RAG प्राप्त करने के लिए रिट्रीवल और रीजनिंग को एक एकल एजेंट में एकीकृत करता है।

Junhong Lin, Shicheng Liu, Jinyeop Song, Song Wang, Julian Shun, Yada Zhu2026-05-25
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Controlled Personalization in Legacy Media Online Services: A Case Study in News Recommendation

यह उद्योग लेख एक प्रमुख नॉर्वेजियन समाचार आउटलेट पर ए/बी टेस्ट के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि "नियंत्रित वैयक्तिकरण" (controlled personalization), जो संपादकीय क्यूरेशन और एल्गोरिदम चयन का एक हाइब्रिड दृष्टिकोण है, पत्रकारिता के मूल्यों को बनाए रखते हुए उपयोगकर्ता जुड़ाव और सामग्री की विविधता को सफलतापूर्वक बढ़ाता है।

Marlene Holzleitner, Stephan Leitner, Hanna Lind Jorgensen, Christoph Schmitz, Jacob Welander, Dietmar Jannach2026-05-25
🤖 AI

Ax-Prover: A Deep Reasoning Agentic Framework for Theorem Proving in Mathematics and Quantum Physics

Ax-Prover एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो विविध वैज्ञानिक डोमेन में स्वायत्त और सहयोगात्मक औपचारिक प्रमेय प्रमाणन (formal theorem proving) को सक्षम करने के लिए मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल के माध्यम से लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को लीन (Lean) टूल्स के साथ संयोजित करता है, जो नए बेंचमार्क पर उत्कृष्ट सामान्यीकरण और जटिल गणितीय कार्यों में व्यावहारिक उपयोगिता प्रदर्शित करता है।

Benjamin Breen, Marco Del Tredici, Jacob McCarran, Javier Aspuru Mijares, Weichen Winston Yin, Kfir Sulimany, Jacob M. T (…)2026-05-25
💬 NLP

Sparser Block-Sparse Attention via Token Permutation

यह शोध पत्र परमुटेड ब्लॉक-स्पार्स अटेंशन (PBS-Attn) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्लग-एंड-प्ले विधि है जो लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट LLMs में ब्लॉक-लेवल स्पर्सिटी को अनुकूलित करने के लिए टोकन परम्यूटेशन का लाभ उठाती है, जिससे फुल अटेंशन के समान सटीकता बनाए रखते हुए प्रीफिलिंग में 2.75x तक की गति वृद्धि प्राप्त होती है।

Xinghao Wang, Pengyu Wang, Dong Zhang, Chenkun Tan, Shaojun Zhou, Zhaoxiang Liu, Shiguo Lian, Fangxu Liu, Kai Song, Xipe (…)2026-05-25