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💻 संगणक विज्ञान

ZIRF: Zero-Initialized Residual Fusion for Small Object Detection

यह शोध पत्र ज़ीरो-इनिशियलाइज़्ड रेसिडुअल फ्यूजन (ZIRF) का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का क्रॉस-लेयर मॉड्यूल है जो बेसलाइन मॉडल के प्रारंभिक आउटपुट को बदले बिना, छोटे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन में सिमेंटिक डाइल्यूशन (semantic dilution) को कम करने के लिए ज़ीरो-इनिशियलाइज़्ड रेसिडुअल्स और गेटिंग मैकेनिज्म के माध्यम से मल्टी-स्केल फीचर्स को सीधे डिटेक्शन आउटपुट्स में एकीकृत करता है, जिससे SODA-D और VisDrone जैसे डेटासेट्स पर मीन एवरेज प्रिसिजन (mean Average Precision) में सुधार होता है।

Seon-Min Kim, Seung-Hwi Choi, Sung-Wook Park, Chun-Bo Sim, Se-Hoon Jung2026-10-22
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Peer-Conditioned Observation Representation for Peer Adaptation in Multi-Agent Reinforcement Learning

यह शोध पत्र पीयर-कंडीशन्ड ऑब्जर्वेशन रिप्रेजेंटेशन (PCOR) का प्रस्ताव करता है, जो एक विषम (हेटरोजीनियस) परिवेश में आंशिक अवलोकन के तहत मल्टी-एजेंट अनुकूलन को सुधारने के लिए एक असममित इंडक्टिव बायस लागू करता है, जहाँ पीयर रिप्रेजेंटेशन एक संयुक्त एनकोडर के समानांतर इनपुट के रूप में कार्य करने के बजाय अवलोकन विशेषताओं की व्याख्या को नियंत्रित करते हैं।

Daipeng Li, Pei Xu, Shiyue Cao, Likun Yang, Shihang Zhang, Tong Wang, Kaiqi Huang2026-10-22
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Predicting semantic consistency between images and Korean hashtags on Instagram

यह शोध पत्र छवियों और कोरियाई इंस्टाग्राम हैशटैग के बीच अर्थ संबंधी निरंतरता (semantic consistency) की भविष्यवाणी करने के लिए एक पांच-स्तरीय क्रमिक वर्गीकरण (ordinal classification) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक फाइन-ट्यून्ड कोरियाई-अनुकूलित CLIP मॉडल, GPT-4o द्वारा एनोटेट किए गए डेटासेट पर अपने अंग्रेजी समकक्ष और शास्त्रीय क्लासिफायर दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है, साथ ही इस कार्य की अंतर्निहित अस्पष्टता और मल्टीमॉडल समझ में भाषाई उपयुक्तता के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित करता है।

Jiyoon Oh, Jangmin Oh2026-10-22
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JACC v1.0: High-productivity Performance Portability in the LLVM-compiled Julia Language

यह शोध पत्र JACC v1.0 प्रस्तुत करता है, जो LLVM-कंपाइल्ड जूलिया (Julia) भाषा के लिए एक एकीकृत ढांचा है जो एकल कोडबेस के माध्यम से विविध CPU और GPU आर्किटेक्चर में उच्च-उत्पादकता, पोर्टेबल और उच्च-प्रदर्शन वाले समानांतर प्रोग्रामिंग को सक्षम बनाता है।

Philip W Fackler, Pedro Valero-Lara, Narasinga Rao Miniskar, Steven Hahn, Het Mankad, Doris Chiang, Jose Gonzalez, Jhonn (…)2026-10-22
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ChunkGuard: a user-space secure file storage system with chunk- level encryption and integrity protection

ChunkGuard एक यूजर-स्पेस सुरक्षित फ़ाइल स्टोरेज सिस्टम है जो डेटा की गोपनीयता की रक्षा करने और छेड़छाड़ का पता लगाने के लिए चंक-लेवल AES-128-CTR एन्क्रिप्शन और HMAC-SHA256 इंटीग्रिटी वेरिफिकेशन का उपयोग करता है, जिससे कार्यात्मक सुरक्षा प्राप्त होती है जबकि डिस्क I/O को इसके प्राथमिक प्रदर्शन बाधा (बॉटलनेक) के रूप में पहचाना गया है।

Biryomumeisho Joshua, Ocen Emmy Fred, Bbosa Denis, Fred Paul Mark Jjunju2026-10-22
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GRIDGUARD-AI: Scenario-Held-Out Cyberattack Detection with Explainable Assurance and Bounded Agentic Investigation

यह शोध पत्र GRIDGUARD-AI को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक (explainable), मानव-इन-द-लूप एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो स्मार्ट ग्रिड में अनदेखे साइबर हमलों का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग को नियत जोखिम वृद्धि (deterministic risk escalation) के साथ एकीकृत करता है, जो कठोर परिदृश्य-होल्ड-आउट मूल्यांकन के माध्यम से उच्च सुरक्षा आश्वासन प्रदर्शित करता है और साथ ही तैनाती से पहले व्यापक मानव समीक्षा की वर्तमान आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Stephen Kamran, Farah Saman2026-10-22
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Goal Completion and State Preservation: Case Studies of GUI-Derived Agent Tools

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि रिकॉर्ड किए गए GUI ऑपरेशन्स को पैरामीटराइज्ड टूल्स के रूप में पुन: उपयोग करने से सॉफ्टवेयर एजेंटों के लिए कच्चे कोड (raw code) की तुलना में कार्य पूर्णता दर में महत्वपूर्ण सुधार होता है और मॉडल कॉल्स में कमी आती है, साथ ही यह विश्वसनीय वर्कफ़्लो निष्पादन सुनिश्चित करने के लिए निरंतर एप्लिकेशन स्टेट और कोलेटरल परिवर्तनों का मूल्यांकन करने की महत्वपूर्ण आवश्यकता को भी रेखांकित करता है।

Dekuan Li2026-10-22
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Retrieval-Augmented Generation for Taxpayer Advisory in an LMIC Setting: A Proof-of-Concept Evaluation of Statutory Legal Retrieval

यह अध्ययन निम्न और मध्यम आय वाले देशों में करदाता परामर्श के लिए एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क के प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट मूल्यांकन को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि राष्ट्रीय आयकर कानून के सिमेंटिक रिट्रीवल से ग्राउंडेड लैंग्वेज मॉडल प्रॉम्प्टिंग को सपोर्ट करने के लिए वैधानिक प्रावधानों की पहचान करने में उच्च सटीकता प्राप्त की जा सकती है, जबकि तैनाती से पहले जनरेशन की गुणवत्ता और कानूनी अनुपालन पर आगे के सत्यापन की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Omara Innocent, Okasio Emmanuel, Akello Matilda Sandra, Fred Paul Mark Jjunju, Denis Bbosa2026-10-22
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Multimodal Temporal Deep Learning for ESG Assessment and Sustainability Forecasting: Implications for Responsible Business in Emerging Markets

यह शोध पत्र एक मल्टी-टियर डीप लर्निंग फ्रेमवर्क (MTDLF) का प्रस्ताव करता है जो उभरते बाजार की कंपनियों के लिए वियतनाम सस्टेनेबिलिटी इंडेक्स की सदस्यता का सटीक पूर्वानुमान लगाने हेतु PhoBERT-आधारित वियतनामी टेक्स्ट एनकोडिंग को टेम्पोरल फाइनेंशियल मॉडलिंग के साथ जोड़ता है, जो असंरचित ESG डेटा प्रोसेसिंग और अनुदैर्ध्य प्रक्षेपवक्र विश्लेषण (longitudinal trajectory analysis) में महत्वपूर्ण अंतरालों को संबोधित करता है।

Thinh Tran Thanh, Dang Le Huu, Huong Pham Thai Huynh, Tuyen Pham Thi Ngoc, Trang Nguyen Thi Thuy, Duy Thanh Tran2026-10-22
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Real-Time Driver Emotion Detection Using Convolutional Neural Network and Computer Vision for Road Safety.

यह शोध पत्र हार-कैस्केड फेस डिटेक्शन और असुरक्षित भावनात्मक अवस्थाओं की पहचान करने के लिए एक प्री-ट्रेन्ड सीएनएन (CNN) का उपयोग करके वास्तविक समय में ड्राइवर की भावना का पता लगाने के लिए एक प्रारंभिक पायथन-आधारित प्रोटोटाइप प्रस्तुत करता है, जो नियंत्रित परीक्षणों के माध्यम से व्यवहार्यता प्रदर्शित करता है जबकि स्पष्ट रूप से ग्राउंड-ट्रुथ सत्यापन, वास्तविक दुनिया के ड्राइविंग फुटेज और मापी गई वर्गीकरण सटीकता जैसी सीमाओं को स्वीकार करता है।

Mayuri Salunke2026-10-22