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CRAFTIIF: Cross-Resolution Analytic Four-Type Interpretable Isolation Forest for Multivariate Time Series Anomaly Detection

CRAFTIIF एक पूर्णतः अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) फ्रेमवर्क है जो क्रॉस-रेज़ोल्यूशन एनालिटिक वेवलेट फीचर्स और एक विशिष्ट पांच-शाखा वाले आइसोलेशन फॉरेस्ट आर्किटेक्चर का उपयोग करके मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ विसंगति पहचान (anomaly detection) में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन और अंतर्निहित व्याख्यात्मकता प्राप्त करता है, जिससे बिना किसी डेटासेट-विशिष्ट ट्यूनिंग के पॉइंट, डिस्ट्रिब्यूशनल, टेम्पोरल और कलेक्टिव विसंगतियों को एक साथ पहचाना जा सकता है।

William Smits2026-06-12
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Heterogeneous LiDAR Early Fusion and Learned Re-Ranking Strategy for Robust Long-Term Place Recognition in Unstructured Environments

यह शोध पत्र MinkUNeXt-VINE++ प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्लेस रिकग्निशन (स्थान पहचान) विधि है जो विनीयार्ड (अंगूर के बागों) जैसे असंरचित और दोहराव वाले कृषि वातावरणों में मजबूती और सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए Livox Mid-360 और Velodyne VLP-16 सेंसरों से प्राप्त विषम LiDAR डेटा के अर्ली फ्यूजन (early fusion) को एक सीखे हुए री-रैंकिंग स्ट्रैटेजी (learned re-ranking strategy) के साथ जोड़ता है।

Judith Vilella-Cantos, Juan José Cabrera, Mónica Ballesta, David Valiente, Luis Payá2026-06-12
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Measurement-Calibrated Multi-Camera Fusion for Vision-Based Indoor Localization

यह शोध पत्र एक माप-कैलिब्रेटेड मल्टी-कैमरा फ्यूजन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो डेटा फ्यूजन को अनुकूलित करने के लिए एकल-कैमरा स्थानीयकरण त्रुटियों को स्पष्ट रूप से अभिलक्षणिक बनाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि पूर्ण सटीकता में लाभ सीमित हैं, यह विधि स्थिर इनडोर पोजिशनिंग के लिए प्रक्षेपवक्र भिन्नता (ट्रैजेक्टरी वेरिएंस) को काफी कम करती है और गति की सुगमता में सुधार करती है।

Mateo Toro Diz, Jonathan Hoss, Noah Klarmann2026-06-12
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CloudCons: A Comprehensive End-to-End Benchmark for Cloud Resource Consolidation

यह शोध पत्र क्लाउडकॉन्स (CloudCons) का परिचय देता है, जो विविध वास्तविक दुनिया के क्लाउड डेटासेट्स का उपयोग करने वाला एक व्यापक एंड-टू-एंड बेंचमार्क है, यह प्रदर्शित करने के लिए कि हालांकि फाउंडेशन मॉडल्स ज़ीरो-शॉट फोरकास्टिंग सटीकता में उत्कृष्ट हैं, लेकिन उनका बेहतर प्रदर्शन स्वचालित रूप से रिसोर्स कंसोलिडेशन में बेहतर निर्णय उपयोगिता में परिवर्तित नहीं होता है, जो दक्षता और विश्वसनीयता को संतुलित करने में प्रेडिक्टिव क्वांटाइल चयन की महत्वपूर्ण भूमिका को उजागर करता है।

Xiaobin Zhang, Lefei Shen, Mouxiang Chen, Zhuo Li, Hongkai Li, Han Fu, Jianling Sun, Xiaoxue Ren, Chenghao Liu2026-06-12
⚛️ high-energy experiments

AgentRivet: an automated system for producing Rivet routines from journal publications

यह शोध पत्र AgentRivet प्रस्तुत करता है, जो जर्नल प्रकाशनों से भौतिकी विश्लेषण विवरण निकालने और रिवेट (Rivet) रूटीन उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करने वाला एक स्वचालित वर्कफ़्लो है, जिससे कण भौतिकी में मॉडल-स्वतंत्र मापों के कवरेज के महत्वपूर्ण अंतर को दूर किया जा सके।

Antonio J. Costa, Caterina Doglioni, Christian Gütschow, Andrew D. Pilkington, Sukanya Sinha2026-06-12
🤖 AI

Uncertainty-Aware Hybrid Retrieval for Long-Document RAG

यह शोध पत्र UMG-RAG का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) हाइब्रिड रिट्रीवल फ्रेमवर्क है जो अनिश्चितता अनुमान (uncertainty estimation) के आधार पर कई चंक ग्रैनुलैरिटीज़ से साक्ष्य को गतिशील रूप से संलयित (fuse) करता है और मौजूदा रिट्रीवर्स या जनरेटर्स को संशोधित किए बिना लॉन्ग-डॉक्यूमेंट RAG प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए एक पैरेंट प्रमोशन वेरिएंट (UMGP-RAG) पेश करता है।

Hoin Jung, Xiaoqian Wang2026-06-12
🧬 biology

Is It You or Your Environment? A Bayesian Inference Framework for Genomically-Anchored Personalized Physiological Interpretation

यह शोध पत्र एक बेयसियन इन्फरेंस फ्रेमवर्क (Bayesian inference framework) प्रस्तावित करता है जो स्वास्थ्य एआई (health AI) में कोल्ड-स्टार्ट समस्या को हल करने के लिए एक व्यक्ति के स्थिर जीनोमिक प्रोफाइल का व्यक्तिगत प्रायर (personalized prior) के रूप में उपयोग करता है, जिससे अनुदैर्ध्य व्यवहारिक डेटा (longitudinal behavioral data) उपलब्ध होने से पहले ही संवैधानिक शारीरिक बेसलाइन (constitutional physiological baselines) को पर्यावरणीय रूप से प्रेरित विचलन (environmentally driven deviations) से तुरंत अलग करना सक्षम होता है।

Aruna Dey, Suraj Biswas2026-06-12
🤖 AI

Contrast-Informed Augmentation and Domain-Adversarial Training for Adult-to-Neonatal MR Reconstruction Generalization

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कंट्रास्ट-इंफॉर्म्ड डेटा ऑग्मेंटेशन को डोमेन-एडवर्सरियल ट्रेनिंग के साथ संयोजित करने से वयस्क से नवजात एमआर पुनर्निर्माण (MR reconstruction) के लिए डीप लर्निंग-आधारित E2E-VarNet मॉडलों का सामान्यीकरण (generalization) महत्वपूर्ण रूप से सुधर जाता है, जिससे उच्च त्वरण कारकों (acceleration factors) पर बेहतर मात्रात्मक और गुणात्मक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Stephen Moore, Lara Leijser, Richard Frayne, Roberto Souza2026-06-12
🤖 AI

Existence Precedes Value: Joint Modeling of Observational Existence and Evolving States in Time Series Forecasting

यह शोध पत्र Timeflies को प्रस्तुत करता है, जो अनियमित समय श्रृंखला पूर्वानुमान (irregular time series forecasting) में भविष्य की अवलोकन क्षमता (future observability) और मूल्य अनुमान (value estimation) को संयुक्त रूप से मॉडल करने वाला एक एकीकृत ढांचा है, ताकि उन मौजूदा विधियों की व्यावहारिक सीमाओं को दूर किया जा सके जो यह मानती हैं कि भविष्य के अवलोकन टाइमस्टैम्प पहले से ज्ञात होते हैं।

Yifan Hu, Hongzhou Chen, Peiyuan Liu, Yiding Liu, Zewei Dong, Jiang-Ming Yang2026-06-12
💬 NLP

ArogyaSutra: A Multi-Agent Framework for Multimodal Medical Reasoning in Indic Languages

यह शोध पत्र आरोग्यसूत्र (ArogyaSutra) को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क और एक बड़े पैमाने का बहुभाषी बहुआयामी चिकित्सा डेटासेट है जिसे टूल ग्राउंडिंग, ड्यूल-मेमोरी तंत्र और एक्टर-क्रिटिक डिस्टिलेशन को एकीकृत करके कम-संसाधन वाले भारतीय भाषाओं में एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा तर्क को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Tanmoy Kanti Halder, Akash Ghosh, Subhadip Baidya, Arijit Roy, Sriparna Saha2026-06-12