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यह शोध पत्र एक मशीन लर्निंग-आधारित हाइब्रिड टास्क शेड्यूलर प्रस्तुत करता है जो वास्तविक ग्राफ-व्युत्पन्न वर्कलोड का उपयोग करके शास्त्रीय और क्वांटम प्रोसेसरों के बीच संसाधन आवंटन को अनुकूलित करता है, जो पारंपरिक और नियम-आधारित बेसलाइन की तुलना में पूर्णता समय (completion time), मेक्सपैन (makespan) और थ्रूपुट (throughput) में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र DA-LightNet का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का, एकीकृत डीप लर्निंग नेटवर्क है जो उच्च बहाली गुणवत्ता और कम कम्प्यूटेशनल लागत के बीच संतुलन बनाने के लिए एक डिग्रेडेशन-अवेयर मॉड्यूलेशन मॉड्यूल और कुशल कनवल्शनल ब्लॉक्स का उपयोग करके संसाधन-सीमित एज डिवाइसों पर वास्तविक समय में बारिश और धुंध को प्रभावी ढंग से हटाता है।
यह शोधपत्र बहु-चरण भावनात्मक वाक् संश्लेषण (multi-turn emotional speech synthesis) के लिए एक संदर्भ-अनुकूलित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ऐतिहासिक संवाद स्मृति और स्पीच सिग्नल एवं टेक्स्ट के द्वि-मोडल संयुक्त इनपुट का लाभ उठाकर ध्वनिक विशेषताओं (acoustic features) की गतिशील रूप से भविष्यवाणी और नियंत्रण करता है, जिससे प्राकृतिक और भावनात्मक रूप से सुसंगत प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए पारंपरिक ट्रांसक्रिप्शन-आधारित विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र एक GPU-त्वरित पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो पूर्णांक गुणनखंडन (integer factorization) को एक स्पार्स इसिंग मॉडल (sparse Ising model) में मैप करता है जिसे NVIDIA GH200 पर ग्राफ-कलर्ड सिम्युलेटेड एनीलिंग के माध्यम से हल किया गया है, और समानांतर स्पिन अपडेट को निर्देशित पोस्ट-प्रोसेसिंग तकनीकों के साथ जोड़कर 128-बिट सेमीप्राइम्स को सफलतापूर्वक गुणनखंडित करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि यद्यपि ट्रांसफर लर्निंग विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों में रूफटॉप सोलर पीवी मैपिंग के लिए प्रीट्रेन मॉडल्स के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है, केवल भविष्य कहनेवाला सटीकता (प्रेडिक्टिव एक्यूरेसी) भरोसेमंद परिनियोजन की गारंटी देने के लिए अपर्याप्त है, जिसके लिए एक व्यापक मूल्यांकन ढांचे की आवश्यकता है जो मजबूती, विश्वसनीयता, सामान्यीकरण, पारदर्शिता और अवशिष्ट अनिश्चितता को भी समाहित करता हो।
यह शोध पत्र AAPS-TLS को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, मल्टी-एजेंट AI फ्रेमवर्क है जो क्लाउड-नेटिव वातावरण में SSL/TLS इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए लगभग पूर्ण प्रेडिक्टिव सर्टिफिकेट मैनेजमेंट, एन्क्रिप्टेड ट्रैफिक एनोमली डिटेक्शन और ऑटोमेटेड पॉलिसी कंप्लायंस प्राप्त करने के लिए LLM-संचालित रीजनिंग और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग का लाभ उठाता है, जिसे कठोर पुनरुत्पादक सिमुलेशन और सांकेतिक प्रोडक्शन पायलटों के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र ALJ प्रस्तुत करता है, जो ज़ीरो-ट्रस्ट वेब परिनियोजनों के लिए एक हाइब्रिड टू-टियर निरंतर प्रमाणीकरण ढांचा है जो प्रॉक्सी मॉडलों को वास्तविक ARIMA, LCS, SVM और JRip एल्गोरिदम से बदलता है और मानक स्थिर थ्रेशोल्ड की तुलना में रिकॉल में महत्वपूर्ण सुधार करने और एडवर्सरी बाईपास दरों को कम करने के लिए एक सुरक्षा-प्रथम अंशांकन रणनीति पेश करता है।
यह शोध पत्र FDC-DETR का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का और उन्नत RT-DETR फ्रेमवर्क है जो फूरियर कनवल्शन (Fourier convolution), डायनेमिक एंट्रॉपी-अवेयर अटेंशन (dynamic entropy-aware attention), और कॉन्टेक्स्ट-रिफाइंड फ्यूजन (context-refined fusion) को एकीकृत करता है ताकि बैकग्राउंड इंटरफेरेंस को प्रभावी ढंग से दबाते हुए सीटी इमेजेस में पल्मोनरी नोड्यूल्स का उच्च-सटीक, रियल-टाइम डिटेक्शन प्राप्त किया जा सके।
इस अध्ययन ने प्रारंभिक लीफहॉपर क्षति स्क्रीनिंग के लिए एक उन्नत YOLOv8s मशीन विजन मॉडल और अनिश्चित मामलों के पुनर्मूल्यांकन के लिए एक नियर-इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रोस्कोपी मॉडल को संयोजित करने वाला एक दो-चरणीय वर्कफ़्लो विकसित किया है, जिसने ताजी चाय की पत्तियों के लिए 89.5% समग्र ग्रेडिंग सटीकता प्राप्त की जो स्टैंडअलोन दृश्य मूल्यांकन से काफी बेहतर है।
यह शोध पत्र एक एंड-टू-एंड फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एक हल्के एनएलयू (NLU) मॉड्यूल को लक्ष्य-सशर्त पीपीओ (PPO) पॉलिसी और शिक्षक-छात्र डिस्टिलेशन के साथ जोड़कर चतुष्पाद रोबोटों (quadruped robots) को मुक्त-रूप प्राकृतिक भाषा कमांड निष्पादित करने में सक्षम बनाता है, जिससे सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के प्रयोगों दोनों में मजबूत, अनुकूल और ऊर्जा-कुशल लोकोमोशन प्राप्त होता है।