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💻 संगणक विज्ञान

Development and Evaluation of Target-Specific Machine-Learning Scoring Functions for Monoamine Oxidase B

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि MAO-B के लिए लक्षित-विशिष्ट मशीन-लर्निंग स्कोरिंग फंक्शन, विशेष रूप से संयुक्त विशेषताओं वाले ट्यून्ड रिग्रेशन मॉडल, स्वतंत्र परीक्षण सेटों पर जेनेरिक स्कोरिंग फंक्शन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, उनका अर्ली-रिकग्निशन प्रदर्शन ज्ञात सक्रिय तत्वों के साथ संरचनात्मक समानता से भारी रूप से प्रभावित होता है, जो नवीन रासायनिक स्थान (नोवेल केमिकल स्पेस) में सामान्यीकरण सुनिश्चित करने के लिए कठोर बेंचमार्क डिजाइन और प्रोस्पेक्टिव वैलिडेशन की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Sherif Adel Arafa Elsabbagh2026-09-19
💻 संगणक विज्ञान

Dissecting ADDQN: An Ablation Study for Deadline-Aware Task Scheduling in Fog Computing

यह शोध पत्र एक व्यवस्थित एब्लेशन अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि फॉग कंप्यूटिंग में डेडलाइन-अवेयर टास्क शेड्यूलिंग के लिए अटेंशन-एनहांस्ड डबल डीप क्यू-नेटवर्क (ADDQN) का उत्कृष्ट प्रदर्शन इसके घटकों के सहक्रियात्मक परस्पर प्रभाव पर महत्वपूर्ण रूप से निर्भर करता है, जिसमें रिवॉर्ड शेपिंग और ड्यूल-पाथ फ्यूजन को मजबूत शेड्यूलिंग के सबसे महत्वपूर्ण योगदानकर्ताओं के रूप में पहचाना गया है।

Nagwa Elmobark, Sara Elhishi, Alshaimaa M. Mohammed2026-09-19
💻 संगणक विज्ञान

Differentially and Integrally Attentive Convolutional-Based Real-Time Photoplethysmographic Signal Quality Classification

यह शोधपत्र एक वास्तविक समय (real-time), कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जिसे विभेदक (differential) और समाकल (integral) अटेंशन मैकेनिज्म के साथ उन्नत किया गया है ताकि विभिन्न पहनने योग्य उपकरणों (wearable devices) में फोटोप्लेथिस्मोग्राफिक सिग्नल की गुणवत्ता को मजबूती से वर्गीकृत किया जा सके, जो मॉडल के आकार और प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाते हुए उच्च सटीकता और F1-स्कोर प्राप्त करता है।

Rafael Lima, Italo Sandoval, Arthur Valencio, Maíssa Maniezzo, Pedro Garcia2026-09-18
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The Imposed and Emergent Pieces of Convolution Under an Energy Budget

यह शोध पत्र ऊर्जा बजट के तहत एक विकासवादी खोज (evolutionary search) का उपयोग करके कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क को आरोपित पूर्वधारणाओं (imposed priors) और उभरती हुई संरचनाओं (emergent structures) में विभाजित करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि विरल कनेक्टिविटी (sparse connectivity) और वेट शेयरिंग स्वाभाविक रूप से उत्पन्न होते हैं, जबकि कॉम्पैक्ट फिल्टर्स के लिए विशिष्ट उत्परिवर्तन तंत्रों (mutation mechanisms) की आवश्यकता होती है और चैनल अक्ष पर संयोजन (composition) बिना पर्यवेक्षण के एक क्षमता दीवार (capacity wall) से टकरा जाता है।

Vasili Gavrilov2026-09-18
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Real-Time Acoustic Keylogging: A Convolutional Neural Network Based Approach

यह शोध पत्र एक नवीन वास्तविक समय (रियल-टाइम) ध्वनिक कीलॉगिंग प्रणाली प्रस्तुत करता है जो कम विलंबता (0.35 सेकंड) के साथ उच्च-सटीक कीस्ट्रोक अनुमान प्राप्त करने के लिए लॉग-मेल स्पेक्ट्रोग्राम पर प्रशिक्षित एक कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है और सीमित प्रशिक्षण डेटा की स्थितियों में भी मजबूत प्रदर्शन करता है।

Joshua Edgley, Aikaterini Kanta, Athanasios Paraskelidis2026-09-18
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Cross-Age Real-Time Kannada Sign Language Recognition using Curvilinear Geometric Features and CNN-LSTM Models

यह अध्ययन एक सुदृढ़, वास्तविक समय के ढांचे को प्रस्तुत करता है जो वक्ररेखीय ज्यामितीय विशेषता निष्कर्षण (curvilinear geometric feature extraction) को एक हाइब्रिड CNN-LSTM आर्किटेक्चर के साथ एकीकृत करता है, जिससे सहायक संचार के लिए प्रभावी संकेत-से-पाठ अनुवाद की सुविधा हेतु 5,000 एनोटेटेड नमूनों के एक नए क्यूरेटेड डेटासेट पर 94.6% सटीकता प्राप्त होती है।

Ramesh M. Kagalkar, Bahubali Shiragapur, Praveen B M2026-09-18
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MAT-3: A Bounded Averaged-Projection Operator for Pre-Inference Cognitive-Affective Guidance

यह शोध पत्र MAT-3 को प्रस्तुत करता है, जो एक bounded, non-expansive pre-inference ऑपरेटर है जो एक स्थानीय covariance-defined affine सेट पर औसत प्रक्षेपणों (averaged projections) के माध्यम से भाषा मॉडल के भावनात्मक व्यवहार को निर्देशित करता है और साथ ही चयनात्मक परहेज (selective abstention) के लिए सुरक्षा तंत्रों को समाहित करता है, हालांकि डाउनस्ट्रीम भाषा मॉडलों पर इसकी व्यावहारिक प्रभावकारिता का अनुभवजन्य रूप से सत्यापन किया जाना अभी शेष है।

Tiago Aguioncio Vieira2026-09-18✓ Author reviewed ⓘ
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A Dynamic Adaptive Fusion Transformer for Zero-Inflated Intermittent Spare Parts Demand Forecasting

यह शोध पत्र एक डायनेमिक एडेप्टिव फ्यूजन ट्रांसफॉर्मर (DAF-Transformer) प्रस्तावित करता है जो शून्य-इन्फ्लेटेड रुक-रुक कर होने वाली स्पेयर पार्ट्स की मांग के पूर्वानुमान को घटना की संभावना और सशर्त आकार अनुमान में विभाजित करता है, और पूर्वानुमान त्रुटियों को काफी कम करने तथा शून्य-मांग की अवधि के दौरान भ्रामक सकारात्मक भविष्यवाणियों को दबाने के लिए एक डायनेमिक एडेप्टिव फ्यूजन तंत्र का उपयोग करता है।

Weiqi Chen, Yujiao Wen, Bin Ni, XuFeng Wang, Hongya Zhou, XiaoLin Liu2026-09-18
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A Weighted Sparse Matrix Regression Model for Face Recognition

यह शोध पत्र एक वेटेड स्पार्स मैट्रिक्स रिग्रेशन (WSMR) मॉडल प्रस्तावित करता है जो चेहरे की पहचान में निरंतर अवरोध (occlusion) को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए संरचनात्मक और दूरी संबंधी जानकारी को एकीकृत करता है, अनुकूलन के लिए अल्टरनेटिंग डायरेक्शन मेथड ऑफ मल्टीप्लायर्स (ADMM) का उपयोग करता है और सार्वजनिक डेटाबेस पर प्रयोगों के माध्यम से उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Zijin Yin, Tong Hu2026-09-18
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Privacy Preserving Disease Prediction Across Multiple Hospitals Using CKKS Based Homomorphic Federated Learning

यह शोध पत्र एक CKKS-आधारित होमोमॉर्फिक फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो सदस्यता अनुमान हमलों (membership inference attacks) को रोकने के लिए मॉडल अपडेट को एन्क्रिप्ट करके कई अस्पतालों में गोपनीयता-संरक्षित रोग भविष्यवाणी सक्षम करता है, हालांकि यह बढ़ी हुई सुरक्षा प्लेनटेक्स्ट दृष्टिकोणों की तुलना में महत्वपूर्ण संचार ओवरहेड और कम भविष्य कहने वाली उपयोगिता की कीमत पर आती है।

Swatee Nikam, Nilima Kulkarni2026-09-18