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यह शोध पत्र लिथियम-आयन बैटरी के शेष उपयोगी जीवन (remaining useful life) की भविष्यवाणी करने के लिए रैंडम फॉरेस्ट, एक्सजीबूस्ट (XGBoost), और टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क मॉडलों के प्रदर्शन का मूल्यांकन और तुलना करता है, जो इलेक्ट्रिक वाहनों में प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस के लिए कोरल देव बोर्ड (Coral Dev Board) पर उनके व्यावहारिक परिनियोजन और प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र APOSM को प्रस्तुत करता है, जो एक सक्रिय-शिक्षण (active-learning) ढांचा है जो पूर्ण स्कोर के बजाय आणविक युग्मों की तुलनात्मक तुलनाओं पर एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क सरोगेट को प्रशिक्षित करके लघु-अणु डिजाइन को उन्नत करता है, जिससे शोर वाले स्क्रीनिंग शासन में लक्ष्य प्राप्ति और नमूनाकरण दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र InterGRACE को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ग्रेडिएंट-निर्देशित प्रतिकूल ढांचा (Integrated Gradient-guided adversarial framework) है जो ST सेगमेंट और T वेव जैसे निर्णय-प्रासंगिक लक्षणों को लक्षित करके 12-लीड ईसीजी (ECG) के लिए नैदानिक रूप से सार्थक प्रतितथ्यात्मक स्पष्टीकरण (counterfactual explanations) उत्पन्न करता है, जिससे मायोकार्डियल इन्फार्क्शन डिटेक्शन के लिए एआई (AI) मॉडल की व्याख्यात्मकता बढ़ती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि निष्पक्षता-जागरूक मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से वे जो डिस्पैरेट इम्पैक्ट रिमूवर और एडवर्सरियल डीबायसिंग जैसी पक्षपात शमन तकनीकों का उपयोग करते हैं, उच्च भविष्य कहनेवाला सटीकता बनाए रखते हुए और नैदानिक एवं लिंग-संबंधी निर्धारकों की व्याख्यात्मकता को बढ़ाते हुए, ADNI डेटा का उपयोग करके अल्जाइमर रोग वर्गीकरण में लिंग-संबंधी असमानताओं को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकते हैं।
यह शोध पत्र एक स्वचालित, संदूषण-नियंत्रित बेंचमार्किंग पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स (Vision-Language Models) का कड़ाई से मूल्यांकन करने के लिए निजी 3D ऑन्कोलॉजी इमेजिंग और रेडियोलॉजी रिपोर्ट से बहुविकल्पीय प्रश्न उत्पन्न करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि वर्तमान मॉडल वास्तविक दृश्य धारणा के बजाय अक्सर टेक्स्ट संकेतों या डेटासेट की परिचितता पर निर्भर करते हैं।
यह शोध पत्र DualAttentionNet को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का (lightweight) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो मल्टी-क्लास EEG डिजिट डिकोडिंग में 92.36% की अत्याधुनिक (state-of-the-art) सटीकता प्राप्त करने के लिए ड्यूल चैनल-अटेंशन ब्लॉक्स को शामिल करके पारंपरिक EEGNet को उन्नत करता है और साथ ही मजबूती, व्याख्यात्मकता (interpretability) और गणनात्मक दक्षता सुनिश्चित करता है।
यह शोध पत्र एआई-आधारित एंड्रॉइड मैलवेयर डिटेक्शन सिस्टम का एक व्यवस्थित साहित्य समीक्षा (2020-2025) प्रस्तुत करता है, जो प्रतिकूल हमलों (एडवर्सरियल अटैक्स) के प्रति उनकी कमजोरियों का विश्लेषण करता है, मौजूदा रक्षा रणनीतियों का मूल्यांकन करता है, और सुदृढ़ एवं विश्वसनीय सुरक्षा प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण अंतरालों और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं की पहचान करता है।
LC-MSCKF एक हाइब्रिड टू-स्टेज अनिश्चितता अंशांकन रणनीति का उपयोग करके विजुअल-इनर्शियल ओडोमेट्री की सटीकता में सुधार करता है जो क्षरण का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक हल्के सीखे हुए (learned) ब्रांच और सीमित सुधारात्मक मुद्रास्फीत (bounded corrective inflation) के लिए एक इनोवेशन-फीडबैक ब्रांच को जोड़ता है, जो विविध बेंचमार्क में फिक्स्ड और सिंगल-ब्रांच एडेप्टिव बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडलों और एंसेम्बल रणनीतियों का उपयोग करके नैदानिक साक्षात्कारों का स्वचालित भाषा विश्लेषण कैंटोनीज़ बोलने वालों में मेजर डिप्रेसिव डिसऑर्डर का प्रभावी ढंग से पता लगा सकता है, जो प्रसंस्करण दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है और इष्टतम प्रदर्शन के लिए ट्रांसक्रिप्शन की गुणवत्ता और संवादात्मक संदर्भ के महत्व को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र GMD-YOLO26 प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का UAV-आधारित डिटेक्टर है जो छोटे-वस्तुओं के पता लगाने की चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए गेटेड कनवल्शनल फीचर एन्हांसमेंट, मल्टी-स्केल डाइलेटेड अटेंशन और डायनेमिक क्रॉस-स्केल फीचर एग्रीगेशन को समाहित करने वाली एक सहक्रियात्मक तीन-चरणीय पाइपलाइन का उपयोग करता है, जिससे VisDrone2019 बेंचमार्क पर एक अनुकूल सटीकता-दक्षता ट्रेड-ऑफ प्राप्त होता है।