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cs.AI

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⚡ electrical engineering

Virtual Sensing to Enable Real-Time Monitoring of Inaccessible Locations & Unmeasurable Parameters

यह शोध पत्र MIMONet को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑपरेटर-आधारित वर्चुअल सेंसिंग फ्रेमवर्क है जो न्यूरल ऑपरेटर्स का लाभ उठाकर सुरक्षा-महत्वपूर्ण ऊर्जा प्रणालियों के अप्राप्य आंतरिक थर्मल-फ्लुइड क्षेत्रों का विरल सीमा मापों (स्पार्स बाउंड्री मेजरमेंट्स) से वास्तविक समय में, मेश-स्वतंत्र अनुमान प्राप्त करने के लिए, मौजूदा स्टेट एस्टिमेशन विधियों की सीमाओं को पार करते हुए शोर के तहत उच्च सटीकता और मजबूती बनाए रखता है।

Kazuma Kobayashi, Farid Ahmed, Jaewan Park, Subhankar Sarkar, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam2026-06-16
🤖 AI

Fine-Tuning a 7B Advisor on Free-Tier GPUs: An Adapter-Handoff Recipe and a Synthetic-Data Reliability Caution

यह शोधपत्र एक एडॉप्टर-ओनली हैंडऑफ पद्धति का उपयोग करके फ्री-टियर जीपीयू (GPU) पर 7B लैंग्वेज मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए एक व्यावहारिक रेसिपी प्रस्तुत करता है, और साथ ही यह महत्वपूर्ण चेतावनी भी देता है कि परिणामी मॉडल के प्रदर्शन में गिरावट फाइन-ट्यूनिंग तकनीक के बजाय सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा में सत्यापन योग्य त्रुटियों के कारण हुई है।

Md Millat Hosen2026-06-16
🤖 machine learning

Token Reduction Should Go Beyond Efficiency in Generative Models -- From Vision, Language to Multimodality

यह शोध पत्र तर्क देता है कि ट्रांसफॉर्मर-आधारित जनरेटिव मॉडल्स में टोकन रिडक्शन को केवल एक दक्षता रणनीति से विकसित होकर एक मौलिक डिजाइन सिद्धांत बनना चाहिए जो विजन, लैंग्वेज और मल्टीमॉडल सिस्टम में मल्टीमॉडल अलाइनमेंट को बढ़ाता है, मतिभ्रम (hallucinations) को कम करता है, लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट कोहेरेंस सुनिश्चित करता है और ट्रेनिंग स्टेबिलिटी में सुधार करता है।

Zhenglun Kong, Yize Li, Fanhu Zeng, Lei Xin, Shvat Messica, Xue Lin, Pu Zhao, Manolis Kellis, Hao Tang, Marinka Zitnik2026-06-16
🌀 nonlinear sciences

Multiple Descents in Deep Learning as a Sequence of Order-Chaos Transitions in LSTM Networks

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि LSTM प्रशिक्षण में "मल्टीपल-डेसेंट" (multiple-descent) घटना, जहाँ ओवरट्रेनिंग के बाद प्रदर्शन उतार-चढ़ाव प्रदर्शित करता है, बार-बार होने वाले ऑर्डर-केऑस (order-chaos) चरण संक्रमणों द्वारा संचालित होती है, जिसमें मॉडल पहले महत्वपूर्ण संक्रमण बिंदु पर इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करता है जहाँ "एज ऑफ केऑस" (edge of chaos) सबसे विस्तृत होता है, जो भार विन्यासों (weight configurations) के सबसे प्रभावी अन्वेषण को सक्षम बनाता है।

Wenbo Wei, Fan Xu, Nicholas Chong Jia Le, Choy Heng Lai, Ling Feng2026-06-16
💬 NLP

MedSynth: Realistic, Synthetic Medical Dialogue-Note Pairs

मेडसिंथ (MedSynth) एक नवीन, बड़े पैमाने का सिंथेटिक डेटासेट है जिसमें 2,000 से अधिक ICD-10 कोड्स को कवर करने वाले 10,000 से अधिक गोपनीयता-अनुपालक चिकित्सा संवाद-नोट युग्म शामिल हैं, जिसे विविध, ओपन-एक्सेस प्रशिक्षण डेटा की कमी को दूर करके स्वचालित चिकित्सा दस्तावेज़ीकरण प्रणालियों के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Ahmad Rezaie Mianroodi, Amirali Rezaie, Niko Grisel Todorov, Nadine A. Friedrich, Maria P Mogollon, Alexander Hernandez- (…)2026-06-16
⚡ electrical engineering

EEG-FM-Bench: A Comprehensive Benchmark for the Systematic Evaluation and Diagnostic Analyses of EEG Foundation Models

यह शोध पत्र EEG-FM-Bench को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक और मानकीकृत बेंचमार्क प्रणाली है जो 14 डेटासेट्स और विविध प्रयोगात्मक उपकरणों को एकीकृत करता है ताकि EEG फाउंडेशन मॉडल्स के निष्पक्ष तुलनात्मक अध्ययन और नैदानिक विश्लेषणों को सक्षम बनाया जा सके, जो मल्टी-टास्क लर्निंग प्रभावों, प्री-ट्रेनिंग की सीमाओं और ट्रांसफर प्रदर्शन को संचालित करने वाले कारकों में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रकट करता है।

Wei Xiong, Jiangtong Li, Jie Li, Kun Zhu, Changjun Jiang2026-06-16
🤖 AI

Optimizing Health Coverage in Ethiopia: A Learning-augmented Approach and Persistent Proportionality Under an Online Budget

यह शोध पत्र हेल्थ एक्सेस रिसोर्स प्लानर (HARP) प्रस्तुत करता है, जो बजट अनिश्चितता के तहत जनसंख्या स्वास्थ्य कवरेज को अधिकतम करने के लिए विकसित एक लर्निंग-ऑगमेंटेड ऑप्टिमाइज़ेशन टूल है, जिसे इथियोपियाई स्वास्थ्य अधिकारियों के सहयोग से क्रमिक सुविधा नियोजन के माध्यम से क्षेत्र-विशिष्ट आनुपातिकता लक्ष्यों को सुनिश्चित करते हुए बनाया गया है।

Davin Choo, Yohai Trabelsi, Fentabil Getnet, Samson Warkaye Lamma, Wondesen Nigatu, Kasahun Sime, Lisa Matay, Milind Tam (…)2026-06-16
🤖 AI

Waste-Bench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating VLLMs in Cluttered Environments

यह शोध पत्र "Waste-Bench" प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डेटासेट और व्यापक मूल्यांकन ढांचा है जिसे विकृत अपशिष्ट वस्तुओं वाले चुनौतीपूर्ण, अव्यवस्थित वास्तविक वातावरण में विजन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (VLLMs) की मजबूती और सटीकता का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Muhammad Ali, Salman Khan2026-06-16
🤖 machine learning

Beyond Rebalancing: Benchmarking Binary Classifiers Under Class Imbalance Without Rebalancing Techniques

यह अध्ययन बिना किसी स्पष्ट पुनर्संतुलन तकनीकों को लागू किए, गंभीर वर्ग असंतुलन के तहत विभिन्न बाइनरी क्लासिफायर की मजबूती का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि डेटा जटिलता बढ़ने और अल्पसंख्यक वर्ग के आकार में कमी आने के साथ प्रदर्शन आम तौर पर घटता है, TabPFN और बूस्टिंग-आधारित एन्सेम्बल्स जैसे उन्नत मॉडल पारंपरिक क्लासिफायर की तुलना में बेहतर सामान्यीकरण बनाए रखते हैं।

Ali Nawaz, Amir Ahmad, Shehroz S. Khan2026-06-16
⚡ electrical engineering

Discrete optimal transport is a strong audio adversarial attack

यह शोध पत्र डिस्क्रीट ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट का उपयोग करके एक ब्लैक-बॉक्स ऑडियो एडवरसैरियल अटैक का प्रस्ताव देता है जो फ्रेम-लेवल स्पीच एम्बेडिंग्स को बोना फाइड (bona fide) डिस्ट्रीब्यूशन्स के साथ संरेखित करता है, जिससे मॉडल पैरामीटर्स या ग्रेडिएंट्स तक पहुंच की आवश्यकता के बिना ऑटोमैटिक स्पीकर वेरिफिकेशन और एंटी-स्पूफिंग सिस्टम को प्रभावी ढंग से खराब किया जा सकता है।

Anton Selitskiy, Akib Shahriyar, Jishnuraj Prakasan2026-06-16