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💻 संगणक विज्ञान

A Multi-Layered Plagiarism and AI-Generated Content Detection Framework Integrating BERT-BiLSTM-Attention Encoding with Stylometric Analysis

यह शोध पत्र एक व्यापक, बहु-स्तरीय ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सटीक मिलान, पैराफ्रेज किए गए साहित्यिक चोरी (plagiarism), मोज़ेक कॉपी करने और एआई-जनित सामग्री का मजबूती से पता लगाने के साथ-साथ दस्तावेजों के भीतर असंगत लेखकत्व की पहचान करने के लिए BERT-BiLSTM-Attention एन्कोडिंग, सिमेंटिक एम्बेडिंग, n-ग्राम फिंगरप्रिंटिंग और शैली संबंधी विश्लेषण को एकीकृत करता है।

Vineesh V2026-09-22
💻 संगणक विज्ञान

SOC Copilot: A Complete, Lightweight, and Explainable Multi-Model Anomaly Detection Engine for Security Log Analysis

यह शोध पत्र SOC Copilot को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, केवल CPU-आधारित, अनसुपरवाइज्ड मल्टी-मॉडल विसंगति पहचान इंजन है जो बिना किसी लेबल वाले डेटा या GPU इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता के, HDFS सुरक्षा लॉग का विश्लेषण करने के लिए एक उन्नत आइसोलेशन फॉरेस्ट और एक डीप ऑटोएनकोडर को SHAP-आधारित व्याख्यात्मकता के साथ जोड़कर 99.84% सटीकता प्राप्त करता है।

Shreya V, Joselin Jennilia J, Vilashini V2026-09-22
💻 संगणक विज्ञान

The Cretogram Dataset for Isolated Character Recognition in Archaic and Classical Crete

यह शोधपत्र Cretogram प्रस्तुत करता है, जो आर्किक और क्लासिकल क्रीट के 11,611 हस्तचालित रूप से एनोटेट किए गए पृथक पुरालेखीय (epigraphic) वर्णों का एक नया डेटासेट है, और HOG-SVM एवं डीप लर्निंग मॉडल्स का उपयोग करके कम्प्यूटेशनल पहचान के लिए इसकी उपयोगिता का मूल्यांकन करता है, जिसमें ResNet-18 के साथ 95.53% का शीर्ष मैक्रो-F1 स्कोर प्राप्त हुआ है और साथ ही लिपि की स्थानीय विविधताओं के अंतर्निहित विशिष्ट वर्ण भ्रमों को भी रेखांकित किया गया है।

Ilias Gotsikas, Pericles A. Mitkas, Niki Oikonomaki2026-09-22
💻 संगणक विज्ञान

An ablation measured twice: small component effects can change sign across repeated training runs in breast-cancer histopathology segmentation

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ब्रेस्ट-कैंसर हिस्टोपैथोलॉजी सेगमेंटेशन में, एब्लेशन अध्ययनों में छोटे संरचनात्मक घटकों के मापे गए योगदान बार-बार किए गए प्रशिक्षण सत्रों के दौरान परिमाण में काफी भिन्न हो सकते हैं और यहाँ तक कि दिशा भी बदल सकते हैं, जो घटक की प्रभावकारिता के बारे में निश्चित निष्कर्ष निकालने से पहले प्रतिकृति (रेप्लिकेशन) की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Md Mostafizur Rahman2026-09-22
💻 संगणक विज्ञान

Identical runs disagree more than different models: reproducibility limits in deep learning for brain-tumour MRI classification

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ब्रेन-ट्यूमर एमआरआई वर्गीकरण के लिए नाममात्र रूप से समान डीप लर्निंग रन में अनियंत्रित स्टोकेस्टिक भिन्नताएं अलग-अलग मॉडल आर्किटेक्चर के बीच प्रदर्शन अंतर से अधिक हो सकती हैं, जिससे मानक एब्लेशन अध्ययनों की विश्वसनीयता कम हो जाती है और सख्त पुनरुत्पादकता प्रोटोकॉल की आवश्यकता होती है।

Md Mostafizur Rahman2026-09-22
💻 संगणक विज्ञान

Explainable Machine Learning for Early Detection of Mathematics Learning Difficulties: A Systematic Review of Multimodal Educational Data and Predictive Modeling

यह व्यवस्थित समीक्षा गणित सीखने की कठिनाइयों का शीघ्र पता लगाने और पारदर्शी स्पष्टीकरण को सक्षम करने के लिए मल्टीमॉडल शैक्षिक डेटा का उपयोग करने वाले व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग विधियों पर शोध को संश्लेषित करती है, जबकि वर्तमान चुनौतियों को उजागर करती है और गोपनीयता, मानकीकरण और नैतिक परिनियोजन पर केंद्रित एक भविष्य के अनुसंधान एजेंडे का प्रस्ताव देती है।

Tannaz Goodarzvand Chegini, Narges Hosseinzadeh, Faraz Dadgostari, Neda Nazemi2026-09-22
💻 संगणक विज्ञान

A Reproducible Framework for Auditing the Trustworthiness of Clinical Machine Learning Models

यह शोध पत्र AETHEL को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स और पुनरुत्पादक ढांचा है जो डोमेन शिफ्ट की चुनौतियों का समाधान करने के लिए विषम स्वास्थ्य देखभाल परिवेशों में नैदानिक मशीन लर्निंग मॉडलों के भेदभाव (discrimination), अंशांकन (calibration), व्याख्यात्मकता (explainability), मजबूती (robustness) और नैदानिक उपयोगिता (clinical utility) का मूल्यांकन करके उनकी विश्वसनीयता का व्यवस्थित रूप से ऑडिट करता है।

Tanya Deep2026-09-22
💻 संगणक विज्ञान

Asymptotically-Embedded Deep Learning for Unsteady Singularly Perturbed Convection-Diffusion-Reaction Equations

यह शोध पत्र एसिम्प्टोटिकली-एम्बेडेड फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क (AE-PINN) को प्रस्तुत करता है, जो एक मेश-मुक्त डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो बाउंड्री लेयर्स के एसिम्प्टोटिक एक्सपेंशन को नेटवर्क आर्किटेक्चर में एम्बेड करके मानक PINNs के स्पेक्ट्रल बायस पर विजय प्राप्त करता है, जिससे तीव्र ग्रेडिएंट वाले अनस्टेडी सिंगुलरली पर्सर्बड कन्वेक्शन-डिफ्यूजन-रिएक्शन समीकरणों को हल करने में उच्च सटीकता और स्थिरता प्राप्त होती है।

Tannaz Goodarzvand Chegini, Elyas Shivanian2026-09-22
💻 संगणक विज्ञान

Detector-Calibration Failures in Pattern-Based LLM Refusal Classification: Discovery, Generalization, and a Confirmed False-Positive Pattern Across Models

यह शोध पत्र एक तीन-चरणीय जांच का विवरण देता है जो यह प्रकट करता है कि एलएलएम (LLM) इनकार का पता लगाने में स्पष्ट गैर-नियतत्ववाद (non-determinism) मुख्य रूप से सुधार योग्य डिटेक्टर आर्टिफैक्ट्स के कारण था, जो मॉडलों में सामान्यीकृत होने के बावजूद विशिष्ट फॉल्स-पॉजिटिव पैटर्न पेश करते हैं, जिसके लिए सटीक सुरक्षा मूल्यांकन सुनिश्चित करने हेतु मैनुअल ऑडिटिंग और डेटा अंतराल की पारदर्शी रिपोर्टिंग आवश्यक है।

Waqar Javed2026-09-22
💻 संगणक विज्ञान

SafeAgent-300: A Balanced 300-Prompt Benchmark for Agentic AI Security, with Findings on Detector Coverage Gaps and Cross-Model Compliance Variance

यह शोधपत्र SafeAgent-300 को प्रस्तुत करता है, जो एजेंटिक एआई सुरक्षा के लिए एक संतुलित 300-प्रॉम्ट बेंचमार्क है जो मॉडल संरक्षण में महत्वपूर्ण असमानताओं को प्रकट करने, एक गूगल जेमिनी मॉडल में एक स्वतः टूल-इनवोकेशन व्यवहार को उजागर करने और क्रिटिकल डिटेक्टर कवरेज अंतराल की पहचान करने के लिए छह मॉडलों का मूल्यांकन करता है जो प्रॉम्ट परिष्कार और उल्लंघन पहचान दरों के बीच के संबंध को तिरछा करते हैं।

Waqar Javed2026-09-22