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💻 संगणक विज्ञान

A Systematic Review of Deep Learning Algorithms for the Early Detection of Chronic Disease

PRISMA 2020 दिशानिर्देशों के अनुसार किया गया यह व्यवस्थित समीक्षा (systematic review), डेटा की कमी और व्याख्यात्मकता जैसी वर्तमान सीमाओं को रेखांकित करते हुए और अधिक विश्वसनीय एवं नैदानिक रूप से लाभकारी नैदानिक प्रणालियों को विकसित करने के लिए भविष्य की दिशाओं का प्रस्ताव देते हुए, पुरानी बीमारियों (chronic diseases) के शीघ्र पता लगाने के लिए विभिन्न डीप लर्निंग एल्गोरिदम की क्षमता का मूल्यांकन करता है।

Zia Ul Hassan Chowdhury, Sagar Mohajan, Mohammad Shamsul Arefin2026-09-09
💻 संगणक विज्ञान

A Configurable LLM System for Automated Data Extraction in Meta-Analysis Using a Minimal Atomic Unit Framework

यह अध्ययन एक मिनिमल एटोमिक यूनिट (MAU) फ्रेमवर्क का उपयोग करने वाले एक कॉन्फ़िगर करने योग्य LLM सिस्टम को प्रस्तुत करता है जो मेटा-विश्लेषण के लिए उच्च-परिशुद्धता, स्रोत-ट्रेसेबल डेटा निष्कर्षण प्राप्त करता है, जो विविध नैदानिक डोमेन में नगण्य मतिभ्रम दर बनाए रखते हुए गैर-विखंडित दृष्टिकोणों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yijia Yin, Haoxin Feng, Mengqi Shao, Yujia Pan, Chuyu Zhao, Chenxin Zhu, You Wan, Tiejun Tong, Xiaoyu Tang2026-09-09
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Tensor-Train Layers for Physics-Informed Neural Networks

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि टेन्सर-ट्रेन परतों को फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स में एकीकृत करने से मूल सटीकता का 97% बनाए रखते हुए पैरामीटर गणनाओं में 8.8 गुणा तक की महत्वपूर्ण कमी आती है, जिसमें संपीड़न दक्षता अंतर्निहित PDE समाधान की नियमितता पर अत्यधिक निर्भर करती है।

Elias Javanmard, Yosef Javanmard, Rezvan Salehi2026-09-09
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Auditing and mitigating high-confidence false relation edges in LLM-assisted scientometric extraction

यह शोध पत्र एक विक्षोभ-आधारित (perturbation-based) ऑडिट और शमन ढांचे का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे एंटिटी नॉइज़ (entity noise), एलएलएम-जनित साइंटोमेट्रिक ग्राफ में उच्च-विश्वास वाले गलत संबंध जोखिमों को बढ़ाती है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि एंटिटी- और साक्ष्य-जागरूक अपवंचन रणनीतियाँ (entity- and evidence-aware abstention strategies) ग्राफ की अखंडता बनाए रखने में सरल कॉन्फिडेंस फ़िल्टरिंग की तुलना में प्रभावी रूप से बेहतर प्रदर्शन करती हैं।

Ce Yin, yunqiu zhang2026-09-09
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WSL-Det: A Wave-Attention and Strip-Localization Detector for Real-Time Strip Defect Detection

WSL-Det एक वास्तविक समय का ऑब्जेक्ट डिटेक्टर है जो वज्र (Vajra) आर्किटेक्चर पर निर्मित है, जो फ्रीक्वेंसी-अवेयर ग्लोबल इंटरेक्शन के लिए वेव-बेस्ड अटेंशन और एनिसोट्रोपिक लोकलाइजेशन के लिए सीक्वेंशियल ऑर्थोगोनल स्ट्रिप कन्वोल्यूशन को एकीकृत करता है, जिससे लेदर और NEU-DET जैसे औद्योगिक स्ट्रिप डिफेक्ट डेटासेट्स पर अत्याधुनिक सटीकता और गति प्राप्त होती है।

Pan Li, Pengchong Han2026-09-09
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Predicting Medication Adherence Among Chronic Disease Patients in Ghana Using Explainable Machine Learning: A Retrospective EMR-Based Study

इस अध्ययन ने एक घाना के अस्पताल के इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड डेटा का उपयोग करके एक व्याख्या योग्य, संदर्भ-जागरूक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित और मान्य किया है, जो पुरानी बीमारी वाले रोगियों के बीच दवा के पालन (मेडिकेशन एडहेरेंस) की 89.5% की उच्च सटीकता के साथ सफलतापूर्वक भविष्यवाणी करता है और एक संक्षिप्त, संसाधन-कुशल फीचर सेट की पहचान करता है जो कम-संसाधन वाले स्वास्थ्य प्रणालियों में तैनाती के लिए उपयुक्त है।

Afriyie Karikari Bempah¹, Enimil Kweku Boateng¹, Francis Arku¹, Samuel Bonsu–Duah¹2026-09-09
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Chest2Vec: A multipurpose text encoder conditioned by instructions for chest radiograph and computed tomography reports

यह शोध पत्र Chest2Vec को प्रस्तुत करता है, जो एक बहुउद्देशीय, निर्देश-आधारित (instruction-conditioned) टेक्स्ट एनकोडर है जो 0.6B और 4B पैरामीटर आकारों में उपलब्ध है और रिट्रीवल, क्लासिफिकेशन और इमेज-टेक्स्ट सुपरविजन जैसे कार्यों के लिए चेस्ट रेडियोग्राफ और सीटी (CT) रिपोर्ट दोनों को प्रभावी ढंग से प्रोसेस करता है, जो मौजूदा मॉडलों की तुलना में सीटी रिपोर्ट पर बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Hanbin Ko, Rong Yang, Dongheon Lee, Chang Min Park2026-09-09
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Partial Multi-Label Learning via Structure-Regularized Negative-Label Completion

यह शोध पत्र इंस्टेंस-अवेयर पार्शियल नेगेटिव कंप्लीशन (IPNC) का प्रस्ताव करता है, जो एक संरचना-नियमित ढांचा है जो आंशिक मल्टी-लेबल लर्निंग में संदिग्ध कैंडिडेट लेबल्स को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए फीचर और स्कोर-आधारित ग्राफ संरचनाओं के साथ एक मल्टी-आउटपुट प्रेडिक्टर को जोड़कर बाउंडेड सॉफ्ट नेगेटिव टारगेट्स सीखता है, जिससे विविध डेटासेट्स पर उत्कृष्ट अनुभवजन्य प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Xiangjun Kong, Yanshan Xiao, Hang Qu, Xiaodong Chen, Yu Chen2026-09-09
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FCA-Attention: Neuro-Symbolic Integration via Concept Lattice Priors for Joint Clinical Entity and Relation Extraction

यह शोध पत्र FCA-Attention का प्रस्ताव करता है, जो एक न्यूरो-सिम्बोलिक फ्रेमवर्क है जो संयुक्त नैदानिक इकाई और संबंध निष्कर्षण (clinical entity and relation extraction) को बढ़ाने के लिए फॉर्मल कॉन्सेप्ट एनालिसिस-व्युत्पन्न लैटिस प्रायर्स (lattice priors) को BERT रिप्रजेंटेशन्स के साथ एकीकृत करता है, जिससे बाहरी नॉलेज ग्राफ पर निर्भर किए बिना बेहतर प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता प्राप्त होती है।

Chunlei Cheng, Shujun Tan, Xinyi Xiong, Cong Cheng2026-09-09
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Neighborhood Convergence of Linearized Gossip ADMM for Heterogeneous Nonconvex Multi-Agent Optimization

यह शोधपत्र हेटेरोजेनिटी-अडैप्टिव एसिंक्रोनस ADMM (HA-ADMM) एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो ग्रेडिएंट असमानता, लिप्सचिट्ज़ स्प्रेड और संचार विलंब के प्रभावों को स्पष्ट रूप से अभिलक्षणिक बनाने और कम करने के लिए ρ\rho-वेटेड पुश-सम मिक्सिंग और अनुकूली दंड अपडेट का उपयोग करके हेटेरोजेनियस नॉनकॉन्वेक्स मल्टी-एजेंट ऑप्टिमाइज़ेशन में नियर-स्टेशनैरिटी प्राप्त करता है।

Zhonghui Xue, Yazheng Dang2026-09-09