🤖 AI

Semantic Smoothing via Novel View Synthesis for Robust SAR Image Classification

यह शोध पत्र "सिमेंटिक स्मूथिंग" (semantic smoothing) का प्रस्ताव करता है, जो SAR इमेज वर्गीकरण के लिए एक सुदृढ़ रक्षा है जो आइसोट्रोपिक शोर (isotropic noise) को अधिग्रहण ज्यामिति (acquisition geometry) पर आधारित एक नवीन व्यू सिंथेसिस मॉडल द्वारा उत्पन्न संरचित यादृच्छिक रूपांतरणों से बदल देता है, जिससे मानक और SAR-विशिष्ट प्रतिकूल हमलों के विरुद्ध लचीलापन बढ़ता है और साथ ही स्वच्छ सटीकता (clean accuracy) में भी सुधार होता है।

Daniel Brignac, Fengwei Tian, Banafsheh Latibari, Abhijit Mahalanobis, Ravi Tandon2026-05-19
🤖 machine learning

DeepArrhythmia: Segment-Contextualized ECG Arrhythmia Classification via Selective Evidence Acquisition

DeepArrhythmia एक मल्टीमॉडल, टूल-ग्राउंडेड फ्रेमवर्क है जो शारीरिक माप को साक्ष्य एकीकरण से अलग करके और संदर्भत्मक लय और रूपात्मक साक्ष्य को चुनिंदा रूप से प्राप्त करने के लिए सेगमेंट-स्तरीय आत्मविश्वास का उपयोग करके बीट-स्तर के ईसीजी अतालता वर्गीकरण में सुधार करता है।

Jiahui Li, Ruili Fang, Zishuai Liu, WenZhan Song, Jin Lu, Fei Dou2026-05-19
🤖 AI

Diffusion Attention Expert Model for Predicting and Semi-automatic Localizing STAS in Lung Cancer Histopathological Images

लेखक डिफ्यूजन अटेंशन एक्सपर्ट मॉडल (DAEM) का प्रस्ताव करते हैं, जो एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो क्लिनिकल निर्णय लेने में सहायता के लिए संभावित बायोमार्कर के रूप में ट्यूमर माइक्रोएन्वायरमेंट विशेषताओं की पहचान करने के साथ-साथ फ्रोजन और पैराफिन दोनों प्रकार के फेफड़ों के कैंसर हिस्टोपैथोलॉजिकल चित्रों में एयर स्पेस के माध्यम से प्रसार (STAS) का सटीक रूप से पता लगाता है और अर्ध-स्वचालित रूप से उसे स्थानीयकृत करता है।

Liangrui Pan, Jiadi Luo, Yuxuan Xiao, Chenchen Nie, Xiaoshuai Wu, Songqing Fan, Ling Chu, Manqiu Li, Rongfang He, Zhenyu (…)2026-05-19
🤖 machine learning

Membership Inference Attacks on Discrete Diffusion Language Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फाइन-ट्यून्ड मास्कड डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स (Masked Diffusion Language Models), रिकंस्ट्रक्शन लॉस-आधारित क्लासिफायर और व्यावहारिक शैडो मॉडल ट्रांसफर हमलों के माध्यम से उच्च सफलता दर प्राप्त करके, पहले की तुलना में काफी अधिक मेंबरशिप इन्फरेंस हमलों के प्रति संवेदनशील हैं।

Shailesh Kasivelrajan2026-05-19
🤖 machine learning

Avoiding Structural Failure Modes in Tabular Fair SSL: Online Primal-Dual Allocation under Confidence Gating

यह शोध पत्र ऑनलाइन प्राइमल-डुअल एलोकेशन (OPDA) प्रस्तुत करता है, जो एक कैलिब्रेशन-मुक्त नियंत्रक है जो फेयरनेस और स्टेबिलिटी पेनल्टीज़ को गतिशील रूप से शेड्यूल करता है ताकि टैबुलर सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग में मास्किंग कोलैप्स और ट्रिवियल सैचुरेशन जैसे स्ट्रक्चरल फेल्योर मोड्स को रोका जा सके, जिससे प्रति-डेटासेट ट्यूनिंग के बिना प्रतिस्पर्धी फेयरनेस-यूटिलिटी ट्रेड-ऑफ प्राप्त किया जा सके।

Hangchun Liang, Changchun Li2026-05-19
🤖 machine learning

Identifiable Token Correspondence for World Models

यह शोधपत्र एक पहचान योग्य टोकन पत्राचार (identifiable token correspondence) के साथ एक संरचित संभाव्य अनुमान ढांचे (structured probabilistic inference framework) को पेश करके ट्रांसफॉर्मर-आधारित वर्ल्ड मॉडल्स में टेम्पोरल विसंगतियों (temporal inconsistencies) को संबोधित करता है, जो चुनौतीपूर्ण बेंचमार्क पर दीर्घकालिक विजुअल सुदृढीकरण शिक्षण (long-horizon visual reinforcement learning) प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Youngin Kim (Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University), Ray Sun (Department of Co (…)2026-05-19
🤖 AI

Conservative AI for Safety-Sensitive Medical Image Restoration: Residual-Bounded CT-CTA Enhancement for Intracranial Aneurysm-Relevant Signal Recovery

यह शोध पत्र एक रूढ़िवादी, अवशिष्ट-बद्ध (residual-bounded) 2.5D AI ढांचे का प्रस्ताव करता है जो इंट्राक्रेनियल CT और CTA छवियों को उन्नत करने के लिए, अनचाहे शारीरिक संशोधनों को सख्ती से सीमित करते हुए सिग्नल रिकवरी में सुधार करता है, जो नैदानिक नैदानिक प्रभावकारिता स्थापित किए बिना अभी तक सुरक्षा-संवेदनशील संवहनी इमेजिंग में प्रारंभिक व्यवहार्यता और स्थिरता प्रदर्शित करता है।

Weijun Ma2026-05-19
🤖 AI

Asking Back: Interaction-Layer Antidistillation Watermarks

यह शोध पत्र "इंटरेक्शन-लेयर एंटीडिस्टिलेशन वॉटरमार्क्स" का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन रक्षा तंत्र है जो एलएलएम (LLM) के सिस्टम प्रॉम्प्ट्स में पता लगाने योग्य व्यवहार संबंधी मार्कर समाहित करता है ताकि अनधिकृत ज्ञान आसवन (नॉलेज डिस्टिलेशन) को विश्वसनीय रूप से ट्रैक किया जा सके, भले ही हमलावर पारंपरिक टोकन-स्तरीय संकेतों को पैराफ्रेस या हटा दें, जो विविध स्टूडेंट मॉडल्स में उच्च हस्तांतरणीयता और उपयोगकर्ता अनुभव पर न्यूनतम प्रभाव प्रदर्शित करता है।

Guang Yang, Amir Ghasemian, Fengchen Liu, Zhong Wang, Ninareh Mehrabi, Homa Hosseinmardi2026-05-19
🤖 AI

MHMamba: Multi-Head Mamba for 3D Brain Tumor Segmentation

यह शोध पत्र MHMamba का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन 3D ब्रेन ट्यूमर सेगमेंटेशन विधि है जो सीएनएन (CNNs) और ट्रांसफॉर्मर (Transformers) की सीमाओं को पार करते हुए रैखिक जटिलता के साथ कुशल, स्थिर और सटीक सेगमेंटेशन प्राप्त करने के लिए यू-आकार (U-shaped) की वास्तुकला के साथ एक मल्टी-हेड स्टेट-स्पेस मॉडल और अनुकूली संलयन तंत्र को एकीकृत करता है।

Hanjun Tao, Hua Wang, Fan Zhang2026-05-19
🤖 machine learning

Strategic Over-Parameterization for Generalizable Low-Rank Adaptation

यह शोध पत्र LoRA-Over को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क है जो विविध कार्यों में सामान्यीकरण (generalization) में सुधार करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान लो-रैंक एडेप्टरों को सहायक पैरामीटरों के साथ अस्थायी रूप से समृद्ध करता है, और फिर बिना किसी अतिरिक्त लागत के अनुमान (inference) के लिए उन्हें वापस एक मानक लो-रैंक संरचना में संकुचित कर देता है।

Jing Gao, Zhong-Yi Lu, Pan Zhang, Ze-Feng Gao2026-05-19