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💻 संगणक विज्ञान

Predicting At Risk Student Performance at the First Quarter Semester Boundary Using Ensemble Learning

यह अध्ययन OULAD डेटासेट पर प्रशिक्षित और SMOTE के साथ उन्नत एन्सेम्बल लर्निंग मॉडल्स का उपयोग करते हुए एक प्रारंभिक-चेतावनी निर्णय-सहायता ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो पहली तिमाही की सीमा पर जोखिम वाले छात्र प्रदर्शन की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करने में सक्षम है, और यह प्रदर्शित करता है कि LightGBM समय पर शैक्षणिक हस्तक्षेप की आवश्यकता वाले छात्रों की पहचान करने में बेहतर सटीकता प्राप्त करता है।

Omara innocent2026-09-12
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A Privacy-Preserving Federated Grey Wolf Optimization and Blockchain Framework for Trust Management in Decentralized 6G Edge Networks

यह शोध पत्र 6G एज नेटवर्क के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्रतिकूल हमलों के विरुद्ध एक सुदृढ़, लचीला और निजी ट्रस्ट प्रबंधन प्राप्त करने के लिए गोपनीयता-संरक्षण फेडरेटेड लर्निंग, ग्रे वुल्फ ऑप्टिमाइज़र-आधारित ट्रस्ट मॉडल अनुकूलन और एक परमिशनयुक्त ब्लॉकचेन को एकीकृत करता है।

Seema Joshi, Neelu Singh, Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari2026-09-12
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Candidate information structure reduces over-alignment in LLM- based concept mapping

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि LLM-आधारित कॉन्सेप्ट मैपिंग सिस्टम, उम्मीदवार सेटों को तुलनीय और अपवर्जनीय (excludable) प्रारूपों में व्यवस्थित करके, गैर-मैपेबल शब्दों पर ओवर-अलाइनमेंट त्रुटियों को काफी कम कर सकते हैं, जो एक ऐसा डिज़ाइन सिद्धांत है जो केवल सही उत्तर प्रदान करने या रिट्रीवल में सुधार करने की तुलना में अधिक प्रभावी सिद्ध होता है।

Wenbo Gao, Shubin Zhou, Xiaolong Lyu, Alan César Belo Angeluci, Jie Dong2026-09-12
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Lightweight Semantic Embeddings Enable Redundancy-Sensitive Knowledge Graph Construction for LLM-Based Document Processing

यह शोध पत्र AMODD को प्रस्तुत करता है, जो एक ML-संवर्धित पाइपलाइन है जो ज्ञान ग्राफ निर्माण (knowledge graph construction) के लिए LLM टोकन खपत और विलंबता (latency) को काफी कम करते हुए उच्च रिट्रीवल गुणवत्ता बनाए रखने के लिए अनावश्यक दस्तावेज़ अनुभागों को डीडुप्लिकेट करने और ग्राफ संस्थाओं (graph entities) को क्लस्टर करने के लिए हल्के सेमेंटिक एम्बेडिंग का लाभ उठाता है।

Sedar Olmez, Maxim Smilovitskiy, Koichi Yokota2026-09-11
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Development and pilot validation of an AI-assisted self-practice system for erhu performance assessment and score-aligned feedback

यह शोध पत्र एरु (erhu) के लिए एक एआई-सहायता प्राप्त स्व-अभ्यास प्रणाली के विकास और पायलट सत्यापन को प्रस्तुत करता है जो स्कोर-संरेखित फीडबैक प्रदान करने के लिए ऑप्टिकल म्यूजिक रिकग्निशन, पिच ट्रैकिंग और डायनेमिक टाइम वार्पिंग को एकीकृत करता है, जो विशेषज्ञ रेटिंग के साथ मजबूत सहसंबंध और कंजर्वेटरी छात्रों के बीच उच्च उपयोगिता प्रदर्शित करता है।

Xingzhi Guan, Hanjun Su, Masanori Fukui, Zhe Ji2026-09-11
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Possibility Ethics: Measuring Moral Value as the Expansion of Safe Future Options in Sociotechnical Systems

यह शोध पत्र "पॉसिबिलिटी एथिक्स" (संभावना नैतिकता) प्रस्तुत करता है, जो एक वैचारिक-संगणकीय ढांचा है जो 'ऑप्शन एंट्रॉपी' नामक एक नवीन मीट्रिक के माध्यम से नैतिक रूप से स्वीकार्य भविष्य के अवसरों पर उनके प्रभाव को परिमाणित करके सामाजिक-तकनीकी प्रणालियों का मूल्यांकन करता है, जिसे ओमेगा-पीई (Omega-PE) टूलकिट में कार्यान्वित किया गया है ताकि उन वितरण संबंधी अवसर हानियों को प्रकट किया जा सके जिन्हें अक्सर समग्र मापों द्वारा अनदेखा कर दिया जाता है।

Mohammad Amir Khusru Akhtar2026-09-11
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RL-Assisted A-Teams for Adaptive Algorithm Selection in UGV-UAV Route Optimization

यह शोध पत्र एक नवीन रिइन्फोर्समेंट लर्निंग-सहायता प्राप्त A-Teams हाइपर-ह्यूरिस्टिक फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सहयोगी UAV-UGV प्रणालियों के लिए वास्तविक समय के रूट अनुकूलन को महत्वपूर्ण रूप से तेज करता है, मौजूदा तरीकों की तुलना में 30-70% तेजी से निकट-इष्टतम समाधान प्रदान करता है और गतिशील पर्यावरणीय परिवर्तनों के अनुकूल प्रभावी ढंग से ढल जाता है।

Subramanian Ramasamy, Md Safwan Mondal, James D. Humann, James M. Dotterweich, Pranav Bhounsule2026-09-11
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Jacobi-Enhanced Dynamic Hypergraph Learning for Graph-Based Fraud Detection

यह शोधपत्र JK-DHGNN का प्रस्ताव करता है, जो एक ड्यूल-व्यू फ्रेमवर्क है जो युग्म-संबंधों (pairwise relations) और उच्च-क्रम संबद्धताओं (higher-order affiliations) दोनों को मॉडल करने के लिए एक Top-KK डायनेमिक हाइपरग्राफ जनरेटर, जैकोबी स्पेक्ट्रल फ़िल्टरिंग और एक जैकोबी बहुपद-आधारित क्लासिफायर को एकीकृत करता है, जिससे YelpChi और Amazon डेटासेट पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है और वित्तीय एवं ई-कॉमर्स धोखाधड़ी का प्रभावी ढंग से पता लगाने के साथ-साथ डेटासेट-निर्भर घटकों की प्रभावकारिता प्रदर्शित होती है।

Danyang Li, Jie Shen, XiangBeng Yang, Zhenkai Qin2026-09-11
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A lightweight boundary-refinement module improves entity mention accuracy in biomedical named entity recognition without degrading correct predictions

यह शोध पत्र एक हल्के, पोस्ट-हॉक बाउंड्री-रिफाइनमेंट मॉड्यूल (BRM) को प्रस्तुत करता है जो मौजूदा सही भविष्यवाणियों को कम किए बिना बाउंड्री त्रुटियों को सुधारकर बायोमेडिकल नेमड एंटिटी रिकग्निशन की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे न्यूनतम कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता के साथ डाउनस्ट्रीम रिलेशन एक्सट्रैक्शन स्थिरता को बढ़ाया जा सकता है।

Julius Beneoluchi Odili, Wasiu Oluwagbenga Hassan2026-09-11
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A Bounded, Learnable Uncertainty Gate and Feature Augmentor for Deep Malware Detection

यह शोध पत्र ChaosEntropyGate v2 (CEG-2) को प्रस्तुत करता है, जो एक बाउंडेड, लर्नबल अनिश्चितता गेटिंग मैकेनिज्म है जिसे एक फीचर ऑगमेंटर के साथ जोड़ा गया है, जो विशिष्ट क्षेत्रों में डीप लर्निंग-आधारित मैलवेयर डिटेक्शन में मामूली सुधार करते हुए और पिछली अस्थिरता संबंधी समस्याओं को ठीक करते हुए, अंततः यह पुष्टि करता है कि ट्यून्ड ट्री एन्सेंबल्स इस कार्य के लिए सबसे सुदृढ़ और लागत प्रभावी समाधान बने हुए हैं।

Prakash Kumar Panigrahi, Neha Janu, Jayesh Gangrade2026-09-11