3552 पेपर
यह अध्ययन एक मशीन लर्निंग सिस्टम प्रस्तुत करता है जो HHS देखभाल प्लेसमेंट मांग का पूर्वानुमान लगाने के लिए सार्वजनिक अनअकंपनीड एलियन चिल्ड्रन (Unaccompanied Alien Children) रिकॉर्ड का उपयोग करता है, जिसने ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडल के साथ 15.22 का MAE प्राप्त किया और स्ट्रीमलिट (Streamlit) के माध्यम से 30-चरणों वाला प्रोजेक्शन तैनात किया।
यह सर्वेक्षण क्वांटम और क्वांटम-प्रेरित इमेज सेगमेंटेशन विधियों की एक व्यापक समीक्षा प्रदान करता है, जो मौजूदा दृष्टिकोणों को वर्गीकृत करके, उनके कम्प्यूटेशनल सिद्धांतों और चुनौतियों का विश्लेषण करके, और क्षेत्र में वर्तमान रुझानों और भविष्य की दिशाओं की पहचान करके उन्हें सेगमेंटेशन अनुसंधान के व्यापक विकास के भीतर संदर्भ प्रदान करता है।
यह अध्ययन सार्वजनिक डेटासेट के एक माध्यमिक विश्लेषण को प्रस्तुत करता है ताकि यह जांचा जा सके कि क्रॉस-सब्जेक्ट परिवर्तनशीलता (cross-subject variability) मोटर इंटेंशन डिकोडिंग के लिए EEG-EMG फ्यूजन मॉडल के सामान्यीकरण (generalization) को कैसे प्रभावित करती है, जिसका लक्ष्य विभिन्न फ्यूजन रणनीतियों में प्रदर्शन की गिरावट को मापना और अंतर-व्यक्तिगत अंतरों को कम करने के लिए ट्रांसफर लर्निंग की क्षमता का मूल्यांकन करना है।
ECN-BENCH पेपर एक मल्टी-एजेंट फोरकास्टिंग टेस्टबेड का सिस्टम इंजीनियरिंग ऑडिट प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि LLM-आधारित संभाव्यता निष्कर्षण (प्रोबेबिलिटी एक्सट्रैक्शन) कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों और इवैल्यूएटर चयन के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है, जिससे लगभग-समान पूर्वानुमानों (नियर-यूनिफॉर्म फोरकास्ट्स) की विश्वसनीयता कम होती है और तुलनात्मक प्रदर्शन परिणामों की सांख्यिकीय सार्थकता सीमित होती है।
यह शोध पत्र DiligenceProv को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बेंचमार्क और निर्माण पद्धति है, जिसमें उच्च-दांव वाले वित्तीय ड्यू डिलिजेंस (due diligence) में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की सत्यापन क्षमता, साक्ष्य पुनर्प्राप्ति और परिभाषात्मक सटीकता का मूल्यांकन करने और उनमें सुधार करने के लिए पंजीकृत त्रुटियों वाले सिंथेटिक डील रूम का उपयोग किया गया है।
यह शोध पत्र एक सुदृढ़, बहु-स्तरीय ऑडियो एन्क्रिप्शन एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो प्रारंभिक कुंजी पीढ़ी के लिए लोरेन्ज़ अराज प्रणाली (Lorenz chaotic system) और XOR-आधारित स्कैम्बलिंग को जोड़ता है, जिसमें दूसरी परत एल्ज़ाकी रूपांतरण (Elzaki transform) और हाइपरबोलिक मैकलॉरिन श्रृंखला विस्तार (hyperbolic Maclaurin series expansion) का उपयोग किया गया है, जो प्रयोगात्मक सत्यापन और तुलनात्मक प्रदर्शन विश्लेषण के माध्यम से उच्च सुरक्षा और दक्षता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र TADNet का प्रस्ताव करता है, जो एक पदानुक्रमित एन्कोडर-डिकोडर नेटवर्क है जो पारदर्शी वस्तु की गहराई पूर्णता (डेप्थ कम्प्लीशन) में डेप्थ नॉइज़ और ज्यामितीय विरूपण को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए ट्रांसपेरेंसी-अवेयर अटेंशन और स्ट्रक्चरल फीचर एनहांसमेंट मॉड्यूल के साथ एक कैस्केडेड स्विन-ट्रांसफॉर्मर एन्कोडर को एकीकृत करता है, जिससे ClearGrasp और TransCG डेटासेट पर उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह संरचित समीक्षा टूल-उपयोग करने वाले LLM एजेंटों के मौजूदा मूल्यांकनों की आलोचना करती है क्योंकि वे अनधिकृत संसाधन प्रभावों को रोकने के दावों को सिद्ध करने में विफल रहे हैं, और प्रवर्तन अर्थविज्ञान (enforcement semantics), अवलोकन सीमाओं और अवशिष्ट धारणाओं के रिपोर्टिंग को मानकीकृत करने के लिए पारदर्शी सुरक्षा तुलना हेतु एक नवीन, साक्ष्य-आधारित ढांचे के रूप में न्यूनतम प्राधिकरण-आश्वासन प्रोफाइल (MAAP) का प्रस्ताव करती है।
यह शोध पत्र एक वेरिफिकेशन-फर्स्ट एजेंटिक आरएजी (RAG) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अर्बन साइबर-फिजिकल सिस्टम्स में नियामक सटीकता सुनिश्चित करने और मतिभ्रम (hallucinations) को रोकने के लिए नियतात्मक सत्यापन एजेंटों को एकीकृत करता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में सुपरसेसेशन डिटेक्शन और अनुपालन तर्क (compliance reasoning) में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
तुर्की राजनीतिक विमर्श का यह क्रॉस-लिंगुअल एजेंट-आधारित ऑडिट यह प्रकट करता है कि जबकि प्रॉम्प्ट की भाषा जनरेटिव एआई प्रतिक्रियाओं के राजनीतिक रुख को न्यूनतम रूप से प्रभावित करती है, यह उन साक्ष्य स्रोतों को महत्वपूर्ण रूप से बदल देती है जिन पर मॉडल निर्भर करते हैं, जिसमें मॉडल की पहचान और उपयोगकर्ता का व्यक्तित्व स्वयं प्रॉम्प्ट की भाषा की तुलना में अंतिम आउटपुट पर अधिक प्रभाव डालते हैं।