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💻 संगणक विज्ञान

Operator Learning for Robust Discovery of Fractional-Order Dynamical Systems from Noisy Data

यह शोध पत्र सटीक भिन्नात्मक अवकलज अनुमान (fractional derivative estimation) के लिए एक डीप ऑपरेटर नेटवर्क (DeepONet) को स्पार्स रिग्रेशन के लिए एन्सेम्बल स्पार्स आइडेंटिफिकेशन ऑफ नॉनलीन डायनेमिक्स (SINDy) के साथ एकीकृत करके, शोर वाले डेटा से भिन्नात्मक-क्रम (fractional-order) गतिशील प्रणालियों के शासी समीकरणों की खोज के लिए एक सुदृढ़ ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो शास्त्रीय परिमित अंतर विधियों (finite difference methods) और मानक तंत्रिका नेटवर्क की तुलना में बेहतर सटीकता और सामान्यीकरण प्रदर्शित करता है।

Yones Yousefpur Azar, Hossein Kheiri, Hamidreza Marasi2026-09-15
💻 संगणक विज्ञान

A small validation budget reliably selects a compact text representation for e-commerce recommendation prediction

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ई-कॉमर्स अनुशंसा कार्यों के लिए एक संक्षिप्त टेक्स्ट प्रतिनिधित्व (विशेष रूप से एक TF-IDF और SVD संयोजन) चुनने के लिए एक छोटे सत्यापन बजट का उपयोग करने से टेस्ट प्रदर्शन को पूर्ण-बजट चयन के तुलनीय बनाए रखते हुए, यदि उम्मीदवार पूल को उचित रूप से सीमित किया जाए, कम्प्यूटेशनल लागत को 90% तक कम किया जा सकता है।

Mujahid Shahid, Kwabena Owusu Agyemang, Oliver Konyo2026-09-15
💻 संगणक विज्ञान

Every-successful-replay route admission changes first-token latency rankings in clinical question answering

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि नैदानिक प्रश्न उत्तर (clinical question answering) में स्पष्ट साक्ष्य-प्रवेश आवश्यकताओं को लागू करने से मार्ग रैंकिंग और विलंबता मेट्रिक्स (latency metrics) महत्वपूर्ण रूप से परिवर्तित होते हैं, जबकि सामग्री साक्ष्य-वैधता त्रुटियाँ कम होती हैं, जो नैदानिक विलंबता बेंचमार्क में मानकीकृत प्रवेश नियमों की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Rui Li, Jason Zhao, Shuang Cao, Alexandre Duprey, Ruihua Liu2026-09-15
💻 संगणक विज्ञान

Candidate Evidence Reranking and Risk-Aware Answer Selection in Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation

यह शोधपत्र मल्टी-हॉप रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन में साक्ष्य आवंटन और उत्तर चयन को अनुकूलित करने के लिए कैंडिडेट एविडेंस रीरैंकिंग (CAPE) और रिस्क-अवेयर आंसर सिलेक्शन (CTA/EBC) की विशेषता वाला एक द्वि-स्तरीय ढांचा प्रस्तावित करता है, जो SAG, RRF और मेजॉरिटी वोटिंग जैसे मौजूदा बेसलाइन की तुलना में रिकॉल और F1 स्कोर में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Pingrong Lin, Haimin Xu, Junqin Yang2026-09-15
💻 संगणक विज्ञान

Condence, Calibration, and Abstention in Small Open-Weight Language Models on Psychiatric Knowledge Questions: A Cross-Domain Replication

यह पायलट अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मनोरोग संबंधी ज्ञान संबंधी प्रश्नों पर लागू किए जाने वाले छोटे, ओपन-वेट भाषा मॉडल खराब आत्मविश्वास अंशांकन (कॉन्फिडेंस कैलिब्रेशन), डोमेन-निर्भर सटीकता रैंकिंग प्रदर्शित करते हैं, और जब कठोर युग्मित सांख्यिकी (पेयर्ड स्टैटिस्टिक्स) के साथ मूल्यांकन किया जाता है, तो उन्हें उत्तर देने से बचने के लिए प्रेरित करना प्रदर्शन को सुधारने के बजाय उसे कम कर देता है।

Kunal Dhanda2026-09-15
💻 संगणक विज्ञान

Collective Epistemic Network Framework with Adaptive Field Control: Stability and Robustness in Adversarial Multi-Agent Systems

यह अध्ययन सामूहिक एपिस्टेमिक नेटवर्क फ्रेमवर्क (CENF) प्रस्तुत करता है, जो एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है जो एडेप्टिव फील्ड कंट्रोल और ट्रस्ट प्लास्टिसिटी को एकीकृत करता है, जो सिंथेटिक मल्टी-एजेंट नेटवर्क में प्रतिकूल हमलों के विरुद्ध सर्वसम्मति सटीकता और स्थिरता में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है, साथ ही विशिष्ट डिजाइन स्थितियों के तहत औपचारिक अभिसरण गारंटी स्थापित करता है।

Ali Moslemi Tabrizi2026-09-15
💻 संगणक विज्ञान

Accuracy and Deployability of Deep Neural Networks for Human Action Recognition: A Six-Axis Survey and Controlled Benchmark

यह शोध पत्र एक छह-अक्षीय सर्वेक्षण और नियंत्रित बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि R3D-18, R(2+1)D-18 और MC3-18 जैसे डीप न्यूरल नेटवर्क मानव क्रिया पहचान (human action recognition) में उच्च सटीकता प्राप्त करते हैं, व्यावहारिक परिनियोजन के लिए केवल सटीकता पर निर्भर रहने के बजाय पहचान प्रदर्शन को कम्प्यूटेशनल दक्षता, टेम्पोरल मजबूती और संसाधन संबंधी बाधाओं के साथ संतुलित करने की आवश्यकता होती है।

Nousheen Taj2026-09-15
💻 संगणक विज्ञान

Label-Efficient Transfer Learning for Human Action Recognition Using Pretrained VideoMAE

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक फ्रोजन प्रीट्रेंड VideoMAE एनकोडर को एक लाइटवेट लीनियर क्लासिफायर के साथ संयोजित करने से अत्यधिक लेबल-कुशल मानव क्रिया पहचान सक्षम होती है, जो न्यूनतम एनोटेशन के साथ UCF101 और HMDB51 बेंचमार्क पर मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करते हुए स्थिर अनुकूलन और निरंतर कम्प्यूटेशनल संसाधन उपयोग बनाए रखती है।

Nousheen Taj2026-09-15
💻 संगणक विज्ञान

Predicting Manufacturing Efficiency Using Machine Learning

यह अध्ययन थैलेस (Thales) विनिर्माण डेटासेट का उपयोग करके तीन-वर्ग विनिर्माण दक्षता की भविष्यवाणी करने के लिए एक मशीन लर्निंग सिस्टम विकसित करता है, जो ग्रेडिएंट बूस्टिंग क्लासिफायर के साथ 100% तक सटीकता प्राप्त करता है और एक इंटरैक्टिव स्ट्रीmlिट (Streamlit) डैशबोर्ड के माध्यम से समाधान को तैनात करता है।

JAGARLAMUDI LOHITH CHOWDARY, GNR Prasad2026-09-15
💻 संगणक विज्ञान

Token Probability Beats Verbalized Condence for Error Detection in Small Open-Weight Language Models: A Medical and Psychiatric Benchmark Study

यह पायलट अध्ययन यह दर्शाता है कि चिकित्सा और मनोरोग संबंधी कार्यों के लिए लागू छोटे ओपन-वेट लैंग्वेज मॉडल्स (1.2B–9.2B पैरामीटर्स) के लिए, मॉडल्स के मौखिक रूप से व्यक्त आत्मविश्वास पर भरोसा करने की तुलना में आंतरिक टोकन संभाव्यता (internal token probabilities) निकालना त्रुटि का पता लगाने के लिए एक काफी अधिक विश्वसनीय तरीका है, विशेष रूप से सबसे छोटे मॉडल्स के लिए जहाँ मौखिक आत्मविश्वास संयोग के स्तर (chance levels) पर प्रदर्शन करता है।

Kunal Dhanda2026-09-15