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💻 संगणक विज्ञान

An Artificial Intelligence and Computer Vision Framework for Construction Safety Evacuation Modeling Across Complex Building Layouts

यह शोध पत्र PeopleFlow को प्रस्तुत करता है, जो एक AI और कंप्यूटर विज़न फ्रेमवर्क है जो वास्तविक समय के साइट डेटा को मल्टी-एजेंट सिमुलेशन के साथ एकीकृत करता है ताकि जटिल, गतिशील निर्माण वातावरण में निकासी सुरक्षा को मॉडल और तुलना की जा सके, जिससे निर्माण पूरा होने से पहले ही आपातकालीन रूटिंग और बुनियादी ढांचे पर डेटा-संचालित निर्णय लेना सक्षम हो सके।

Bhargav Vaghani2026-09-21
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A Hybrid CNN-Transformer Framework for Robust Coronary Artery Stenosis Detection in X-ray Angiography

यह अध्ययन एक RT-DETR आधारित हाइब्रिड CNN-Transformer फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक्स-रे एंजियोग्राफी में कोरोनरी आर्टरी स्टेनोसिस के सटीक पता लगाने के लिए अत्याधुनिक सटीकता (97.8% mAP50) और रियल-टाइम प्रदर्शन (38 FPS) प्राप्त करता है, जो परिशुद्धता और गति दोनों में पारंपरिक तरीकों से काफी बेहतर है।

Hossein Sadr, Kamran Balani, Ali. A. Kiaie, Zeynab Khodaverdian, Arsalan Salari, Mahboobeh Hoseinalizadeh, Mojdeh Nazari2026-09-21
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Automatic Defect Detection and Intelligent Grading System for University Ceramics Integrating Computer Vision

यह शोध पत्र विश्वविद्यालय के सिरेमिक्स के लिए एक स्वचालित दोष पहचान और बुद्धिमान ग्रेडिंग प्रणाली प्रस्तुत करता है जो उच्च-सटीक दोष पहचान और गतिशील गंभीरता-आधारित ग्रेडिंग प्राप्त करने के लिए क्रॉस-पोलराइज्ड इमेजिंग, स्टाइल-गैन3 (StyleGAN3) आधारित डेटा संवर्धन और एक योलोv8-सीएसएलए (YOLOv8-CSLA) मॉडल को एकीकृत करता है, जो मैनुअल निरीक्षण की तुलना में मिस-डिटेक्शन दरों को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।

Xin Li¹, Siying Zheng²2026-09-21
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Trustworthy Deepfake Detection Through Explainable AI: Evaluating the Consistency of Visual Explanations Across Deepfake Datasets

यह अध्ययन एक्सप्लेनेशन कंसिस्टेंसी स्कोर (ECS) को पेश करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि उच्च भविष्य कहनेवाला सटीकता वाले डीपफेक डिटेक्टर अक्सर अस्थिर, डेटासेट-विशिष्ट तर्क पर निर्भर करते हैं जो सामान्यीकरण करने में विफल रहता है, और यह तर्क देता है कि फॉरेंसिक मॉडलों का मूल्यांकन पारंपरिक प्रदर्शन मेट्रिक्स के साथ-साथ स्पष्टीकरण निरंतरता (एक्सप्लेनेशन कंसिस्टेंसी) पर भी किया जाना चाहिए।

Adedayo Ayomide ADENIRAN, Adetayo Olaniyi ADENIRAN, Abiodun OJO, Thomas Oluwaseun ONIH2026-09-21
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Prevalence of Cross-File Dependencies in Terraform and Their Resolution by Security Scanners

यह शोध पत्र एक बड़े पैमाने के टेराफॉर्म (Terraform) डेटासेट का विश्लेषण करके यह प्रकट करता है कि क्रॉस-फ़ाइल निर्भरताएं प्रचलित हैं और अक्सर सुरक्षा-संवेदनशील संसाधनों से जुड़ी होती हैं, जबकि नियंत्रित प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि आधुनिक सुरक्षा स्कैनर के पास इन जटिल अंतर-फ़ाइल संबंधों को हल करने की परिवर्तनशील लेकिन महत्वपूर्ण क्षमताएं हैं, जो इस धारणा को चुनौती देता है कि वे मल्टी-फ़ाइल रीजनिंग को संभालने में सक्षम नहीं हैं।

Moatasem M. Draz2026-09-21
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Synthetic longitudinal dialogue and preference alignment for substance use recovery support

यह शोध पत्र ChatThero को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा सिस्टम है जो बहु-एजेंट सिम्युलेटेड अनुदैर्ध्य संवादों (multi-agent simulated longitudinal dialogues) और विशेषज्ञ-निर्देशित प्राथमिकता अनुकूलन (expert-guided preference optimization) के साथ पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग (supervised fine-tuning) के संयोजन का लाभ उठाता है, ताकि मादक द्रव्य सेवन पुनर्प्राप्ति (substance use recovery) के लिए बेहतर, संदर्भ-जागरूक सहायतात्मक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न की जा सकें, जैसा कि चिकित्सक मूल्यांकनों और एक व्यवहार्यता पायलट द्वारा सत्यापित किया गया है।

Junda Wang, Zonghai Yao, Jiangbo Li, Jing Wang, Gang Huang, Lingxi Li, Junhui Qian, Zhichao Yang, Kaixin Liu, Marco More (…)2026-09-21
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DAM-YOLO: A Lightweight and Accurate Multi-Scale Model for Dam Crack Detection

यह शोध पत्र DAM-YOLO का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का और सटीक मल्टी-स्केल डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो एक StarNet-s050 बैकबोन, एक नवीन C3k2_Star मॉड्यूल और एक कुशल Detect_LSCD हेड को एकीकृत करता है ताकि एज डिवाइस पर तैनाती के लिए उपयुक्त उच्च-परिशुद्धता, रीयल-टाइम डैम क्रैक डिटेक्शन प्राप्त किया जा सके।

Haoyu Dang, Leilei Dong, Nan Lian, Chuan Zhang, Yao Zhang, Jie Zhou, Hui Meng, Jin Jin2026-09-21
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Forecasting Fine-Tuning Break-Even Label Budgets in Text Classification from Frozen Embedding Geometry

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फ्रोजन एम्बेडिंग सेपरेबिलिटी मेट्रिक्स (frozen embedding separability metrics), विविध टेक्स्ट क्लासिफिकेशन कार्यों में ज़ीरो-शॉट इन्फरेंस (zero-shot inference) की तुलना में सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (supervised fine-tuning) के बेहतर प्रदर्शन करने वाले लेबल बजट का पूर्वानुमान लगाने के लिए अपर्याप्त रूप से स्थिर भविष्यवक्ता हैं।

Emin Talip Demirkiran2026-09-21
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When Modality Importance Does Not Translate into Capacity Gains: A Controlled Study of Asymmetric Multimodal Recommendation

यह नियंत्रित अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि FREEDOM-शैली के मल्टीमॉडल अनुशंसकों (multimodal recommenders) में अधिक सूचनात्मक टेक्स्ट मोडैलिटी के लिए प्रतिनिधिक क्षमता (representational capacity) को बढ़ाना निरंतर सटीकता लाभ प्रदान करने में विफल रहता है क्योंकि अतिरिक्त क्षमता के पास प्राथमिक रैंकिंग उद्देश्य के लिए एक सीधा ग्रेडिएंट पथ नहीं होता है, जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि विषम वास्तुशिल्प आवंटन (asymmetric architectural allocation) के माध्यम से मोडैलिटी की सूचनात्मकता स्वतः ही प्रदर्शन सुधारों में अनुवादित नहीं होती है।

Emin Talip Demirkiran2026-09-21
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Towards Quantum Decision Intelligence: A Four-Qubit Architecture for Venture Capital's Non-Linear Dilemmas on a 156-Qubit IBM Heron Processor

यह शोध पत्र HQDIS प्रस्तुत करता है, जो वेंचर कैपिटल स्क्रीनिंग के लिए IBM के 156-qubit हेरोन (Heron) प्रोसेसर पर परीक्षित एक चार-qubit वेरिएशनल क्वांटम सर्किट है, जो एक छोटे सिंथेटिक बेंचमार्क पर उच्च हार्डवेयर-सिमुलेशन फिडेलिटी और शास्त्रीय मॉडलों के तुलनीय प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, हालांकि यह दूसरे सिंथेटिक डेटासेट पर शास्त्रीय एल्गोरिदम द्वारा पीछे छोड़ दिया जाता है, जो इस डोमेन में क्वांटम लाभ की वर्तमान सीमाओं को उजागर करता है।

Enrique Díaz de León López2026-09-21