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💻 संगणक विज्ञान

Geometry-Anchored Graph Attention and Gate- Aware Dynamic Sampling for the Euclidean Traveling Salesman Problem

यह शोध पत्र DA-GAT-CADS प्रस्तुत करता है, जो यूक्लिडियन ट्रैवलिंग सेल्समैन प्रॉब्लम के लिए एक लर्निंग-आधारित सॉल्वर है, जो स्थानीय संरचनात्मक प्रायोरिटी (priors) और अवस्था-निर्भर गैर-स्थानीय (nonlocal) उम्मीदवार चयन के बीच संतुलन बनाकर कम्प्यूटेशनल दक्षता और समाधान की गुणवत्ता को प्रभावी ढंग से संतुलित करने के लिए एक ज्योमेट्री-एंकर वाले डेलाने ग्राफ एनकोडर को एक कॉन्टेक्स्ट-एडेप्टिव, गेट-कंट्रोल्ड डायनेमिक सैंपलिंग डिकोडर के साथ जोड़ता है।

Chaoduan Xia, Qianqian Duan, Xing Hu2026-09-21
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Development and Validation of a Type 2 Fuzzy Expert System for Breast Cancer Diagnosis and Treatment Recommendation

यह अध्ययन एक पायथन में विकसित टाइप-2 फजी एक्सपर्ट सिस्टम को प्रस्तुत और मान्य करता है जो स्तन कैंसर के प्रभावी निदान और उपचार की सिफारिश करने के लिए विशेषज्ञ ज्ञान का लाभ उठाता है, जिससे 98% की उच्च सटीकता और मजबूत प्रदर्शन मेट्रिक्स प्राप्त होते हैं ताकि नैदानिक अनिश्चितता को दूर किया जा सके और संसाधन-सीमित परिवेशों में रोगी देखभाल में सुधार किया जा सके।

Elias Ayinbila Apasiya, Prof. Peter Awon-Natemi Agbedemnab2026-09-21
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Research on Rolling Bearing Degradation Modeling and Remaining Useful Life Prediction Based on TCN and an Improved Transformer Algorithm

यह शोध पत्र एक नवीन हाइब्रिड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो जटिल परिचालन स्थितियों के तहत रोलिंग बेयरिंग के लिए उच्च-सटीक, गणनात्मक रूप से कुशल और मजबूत लघु-नमूना शेष उपयोगी जीवन (remaining useful life) भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए सेगमेंटेड स्पार्स अटेंशन और MAML-आधारित मेटा-लर्निंग वाले एक उन्नत ट्रांसफॉर्मर के साथ टेम्पोरल कनवल्शनल नेटवर्क (TCN) को जोड़ता है।

Jian Zhao, Jun Huang2026-09-21
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Ultra-Fusion: A Multimodal Dynamic Detection Framework for Malware Classification with Hybrid Sequence Engine

यह शोधपत्र अल्ट्रा-फ्यूजन (Ultra-Fusion) का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टीमॉडल डायनेमिक डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो पॉलीमोर्फिक और मेटामॉर्फिक मैलवेयर को वर्गीकृत करने में अत्याधुनिक सटीकता और सुदृढ़ सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए एक नवीन RGB फिंगरप्रिंट मैपिंग एल्गोरिदम, एक हाइब्रिड CNN-Mamba-Transformer इंजन और एक सांख्यिकीय शाखा को एकीकृत करता है।

Hong Zhang, Yu Zhang, Yuanquan Shi, Yujun Yang2026-09-21
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Thickness-Calibrated Pavement Crack Segmentation with a Distance-Band Boundary Loss

यह शोध पत्र CaliCrack को पेश करता है, जो एक पैरामीटर-मुक्त प्रशिक्षण-समय लॉस फंक्शन (loss function) है जो क्रैक सेगमेंटेशन मॉडल्स में बाउंड्री इन्फ्लेशन (boundary inflation) को दंडित करता है, जिससे ऑटोमेटेड रोड इंस्पेक्शन में फॉल्स पॉजिटिव्स का कारण बनने वाले ओवर-थिक प्रेडिक्शन्स को कम करके DeepCrack डेटासेट पर प्रिसिजन और F1 स्कोर में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Pinchao Huang, Xingying Cai2026-09-21
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Large Language Models for Automated AGREE II Quality Appraisal of Sepsis Clinical Practice Guidelines: A Methodological Comparative Study

यह अध्ययन सेप्सिस क्लिनिकल प्रैक्टिस गाइडलाइन्स के AGREE II मूल्यांकन के लिए मानव विशेषज्ञों के विरुद्ध छह लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का बेंचमार्किंग करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि मॉडल मध्यम सहमति प्राप्त करते हैं, वे निरंतर डोमेन-विशिष्ट पूर्वाग्रह और परिवर्तनशील दक्षता प्रदर्शित करते हैं, जो यह सुझाव देते हैं कि उनकी इष्टतम भूमिका स्टैंडअलोन मूल्यांकनकर्ता के बजाय एक मानव-एआई हाइब्रिड वर्कफ़्लो के भीतर ट्राइएज टूल के रूप में है।

Tiantian Zhang, Xiaoming Zhang, Youji Zhu, Nuoyi Zhang, Liyin Zheng, Kaifeng Ye, Danping Wang2026-09-21
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Machine Learning for PRACH Interference Detection in 5G NR Networks

यह शोध पत्र 5G NR PRACH हस्तक्षेप (इंटरफेरेंस) डिटेक्शन के लिए कई मशीन लर्निंग मॉडलों का बेंचमार्किंग करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि ट्रांसफार्मर एनकोडर उच्च परिशुद्धता (प्रिसिजन) प्रदान करते हैं, CNN और XGBoost उच्च सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता का इष्टतम संतुलन प्रदान करते हैं, जो उन्हें वास्तविक समय के हस्तक्षेप प्रबंधन के लिए सबसे उपयुक्त उम्मीदवार बनाता है।

Arsène KABORE, Désiré GUEL, Tounwendyam Fréderic OUEDRAOGO2026-09-21
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Design-Based Study of an Invisible Field Tool for Endangered Languages

यह डिज़ाइन-आधार-रिसर्च अध्ययन मोज़िला कॉमन वॉयस प्लेटफॉर्म के लिए एक एक्सेल-वीबीए (Excel-VBA) सत्यापन टूल के विकास और क्षेत्र परीक्षण का विवरण देता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे तकनीकी विशेषताओं के बजाय सामुदायिक ऑर्थोग्राफी (लेखन पद्धति) प्राथमिकताओं को प्राथमिकता देने वाले पुनरावृत्तीय डिज़ाइन सुधार, लुप्तप्राय सर्केशियन भाषा परियोजनाओं में डेटा गुणवत्ता और प्रतिभागी स्थिरता को बढ़ा सकते हैं।

Mehmet Uğur Nemlioğlu2026-09-21
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High Quality Image Generation using Improved Generative Adversarial Networks and Optimized Stable Diffusion Models

यह शोध पत्र प्रशिक्षण अस्थिरता और मोड कोलैप्स को संबोधित करने के लिए जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs) और अनुकूलित स्टेबल डिफ्यूजन मॉडलों को संयोजित करने वाला एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है, जो फोरेंसिक पुनर्निर्माण से लेकर डेटा ऑग्मेंटेशन तक के अनुप्रयोगों के लिए स्टैंडअलोन GANs की तुलना में बेहतर यथार्थवाद के साथ उच्च-गुणवत्ता वाली छवि पीढ़ी प्राप्त करता है।

Satishkumar Varma, Kunal Wagh, Omkar Raul, Sejal Chandgadkar, Shreya Belanekar, Kanchan Dabre2026-09-21
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A Comparative Study of Faster R-CNN, Mask R-CNN, and YOLOv8 for Object Detection and Instance Segmentation, with a Custom-Class Transfer-Learning Case Study

यह शोधपत्र ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन के लिए Faster R-CNN, Mask R-CNN और YOLOv8 का एक सैद्धांतिक और गुणात्मक तुलनात्मक विश्लेषण प्रदान करता है, जो एक कस्टम सैन्य वाहन केस स्टडी के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि हल्के सिंगल-स्टेज डिटेक्टर्स, उभरते हुए रियल-टाइम डिटेक्शन आर्किटेक्चर के संदर्भ में, केवल सामान्य डेटासेट पर प्रशिक्षित टू-स्टेज मॉडल्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हुए, ट्रांसफर लर्निंग के माध्यम से नवीन क्लासेज के अनुकूल प्रभावी रूप से हो सकते हैं।

Muhammad Usman Aslam2026-09-21✓ Author reviewed ⓘ