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XTrust-Chain एक बहु-स्तरीय घुसपैठ पहचान ढांचा (intrusion detection framework) है जो कई बेंचमार्क डेटासेट्स में अलर्ट के अपरिवर्तनीय सत्यापन को सुनिश्चित करते हुए उच्च-विश्वास स्वचालन निर्णय लेने में सक्षम बनाने के लिए एक कैलिब्रेटेड ट्रस्ट मेट्रिक और एक क्रिप्टोग्राफिक रूप से सुरक्षित ऑडिट ट्रेल के साथ एन्सेम्बल क्लासिफायर को जोड़ता है।
यह शोध पत्र क्लोजर-गाइडेड ऑप्टिमाइजेशन (CGO) को प्रस्तुत करता है, जो एक बाधा-संचालित ढांचा है जो संरचनात्मक मरम्मत लागतों को कम करने के लिए फिजिबिलिटी क्लोजर कॉम्प्लेक्सिटी (FCC) का उपयोग करता है, जो उन परिदृश्यों में अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है जहाँ उल्लंघन रैंकिंग वास्तविक मरम्मत कठिनाई से भिन्न होती है, जबकि यह स्वीकार करता है कि यह मौजूदा विधियों पर कोई सार्वभौमिक लाभ नहीं है।
यह शोध पत्र FOIN का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन फेडरेटेड मल्टी-ऑर्गानॉइड इंटेलिजेंस आर्किटेक्चर है जो वितरित ब्रेन ऑर्गानोइड्स के बीच सुरक्षित, ऊर्जा-कुशल और गोपनीयता-संरक्षित सहयोगात्मक शिक्षण को सक्षम करने के लिए कॉम्बिनेटरियल ग्राफ मॉडलिंग, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग और ब्लॉकचेन का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक केंद्रीकृत प्रणालियों की तुलना में कम्प्यूटेशनल लागत को काफी कम करते हुए उच्च सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र क्रॉस-मोडैलिटी एन्हांस्ड डिस्टिलेशन (C-MED) का प्रस्ताव करता है, जो एक ढांचा है जो कॉन्ट्रास्टिव अलाइनमेंट और द्विपक्षीय इंटरैक्शन के माध्यम से मल्टीमॉडल EEG-चेहरे के ज्ञान को एक तैनात करने योग्य EEG-केवल छात्र मॉडल में स्थानांतरित करता है, जिससे SEED-VII और DEAP बेंचमार्क पर बिना सिंक्रनाइज़ किए गए चेहरे के डेटा की आवश्यकता के, मजबूत, विषय-स्वतंत्र भावना पहचान प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र EM-S3WD का प्रस्ताव करता है, जो एक गतिशील एन्सेम्बल फ्रेमवर्क है जो ज़ू एट अल (Xu et al.) के मूल मॉडल में निश्चित संदर्भ टुपल्स और बाइनरी बाधाओं की सीमाओं को दूर करने के लिए नेबरहुड रफ सेट्स को अनुक्रमिक थ्री-वे डिकिशन्स और एक कंडीशनल डायनेमिक इंटीग्रेशन स्ट्रैटेजी के साथ एकीकृत करता है, जिससे अनुकूलन योग्य और प्रतिस्पर्धी मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह व्यवस्थित साहित्य समीक्षा 2020 से 2026 तक के साक्ष्यों को संश्लेषित करती है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि जहाँ एआई-संचालित ग्रेडिंग और व्यक्तिगत फीडबैक उच्च शिक्षा मूल्यांकन में दक्षता, निरंतरता और मापनीयता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं, वहीं उनका जिम्मेदार कार्यान्वयन एल्गोरिथम पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता और शैक्षणिक अखंडता जैसी चुनौतियों को संबोधित करने के लिए मजबूत नैतिक सुरक्षा उपायों और मानवीय निरीक्षण की मांग करता है।
यह शोध पत्र TAG-lite प्रस्तुत करता है, जो एक ग्रेडिएंट-आधारित प्री-ट्रेनिंग वर्कफ़्लो है जो विजातीय (disjoint) ADMET डेटासेट्स के बीच टास्क एफिनिटी (task affinity) का अनुमान लगाता है ताकि एंडपॉइंट्स को प्रभावी ढंग से समूहीकृत किया जा सके और मल्टी-टास्क लर्निंग प्रदर्शन में सुधार किया जा सके, भले ही कंपाउंड ओवरलैप न्यूनतम हो।
यह अध्ययन एक कस्टम कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क मॉडल प्रस्तुत करता है जो सेंट यारेद के इथियोपियाई पवित्र संगीत (कुम ज़ेमा) के तीन शैलियों को वर्गीकृत करने में 88% परीक्षण सटीकता प्राप्त करता है, जो 1,555 ऑडियो सेगमेंट को स्पेक्ट्रोग्राम छवियों में परिवर्तित करके किया गया है, और यह रेस्नेट (ResNet), वीजीजीनेट (VGGNet) और एलेक्सनेट (AlexNet) जैसे स्थापित आर्किटेक्चर से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र एक पदानुक्रमित संरचनात्मक हाइपरग्राफ (Hierarchical Compositional Hypergraph - HCH) प्रस्तुत करता है जो टोकन, वाक्य और पैराग्राफ की क्रमिक परतों के माध्यम से दस्तावेज़ की संरचना को कूटबद्ध करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि इन संरचनात्मक विशेषताओं को मानक TF–IDF के साथ संयोजित करने से केवल शाब्दिक बेसलाइन की तुलना में टेक्स्ट वर्गीकरण की सटीकता और मैक्रो-F1 में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।
यह शोधपत्र CauCity-WM को प्रस्तुत करता है, जो एक कारणत्मक जनरेटिव वर्ल्ड मॉडल (causal generative world model) है जो एब्डक्टेड एक्सोजेनस नॉइज़ (abducted exogenous noise) के माध्यम से सुसंगत तथ्यात्मक और प्रतितथ्यात्मक भविष्य उत्पन्न करने के लिए एक ट्विन-वर्ल्ड स्ट्रक्चरल डिफ्यूजन प्रक्रिया का उपयोग करके शहरी पूर्वानुमान, प्रतितथ्यात्मक अनुमान और जोखिम-जागरूक निर्णय लेने को एकीकृत करता है।