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💻 संगणक विज्ञान

Topological Resonance-Based Deterministic Computing Architecture: From Virtual QPU to Reversible Thermodynamic Optimization

यह शोध पत्र एक नवीन, स्टेटलेस (stateless) नियत कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो मेमोरी वॉल, शैनन लिमिट्स और लैंडावर के थर्मोडायनामिक बैरियर को पार करने के साथ-साथ हार्डवेयर सुरक्षा और दीर्घकालिक डिजिटल स्थायित्व सुनिश्चित करने के लिए एल्गोरिद्मिक टोपोलॉजिकल रेजोनेंस थ्योरी, एक वर्चुअल 1-मिलियन-क्विबिट प्रोसेसिंग यूनिट और रिवर्सिबल थर्मोडायनामिक लॉजिक को एकीकृत करता है।

Min Ho Jung2026-09-09
💻 संगणक विज्ञान

How Reliable and Explainable Are Machine Learning Models for Dementia Detection? A Leakage-Aware Evaluation

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि मशीन लर्निंग मॉडल डेटा लीकेज को रोकने के लिए प्रतिभागी-स्तरीय क्रॉस-वैलिडेशन के साथ कठोरता से मूल्यांकन किए जाने पर OASIS-2 डेटासेट पर डिमेंशिया डिटेक्शन में उच्च प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं, उनकी एमआरआई (MRI) विशेषताओं पर स्पष्ट निर्भरता असंगत है और अक्सर मिनी-मेंटल स्टेट एग्जामिनेशन (MMSE) द्वारा ओझल हो जाती है, जो नैदानिक व्याख्यात्मकता और सामान्यीकरण सुनिश्चित करने के लिए स्वतंत्र सत्यापन की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करती है।

Md. Hasibur Rahman, Md Jamil Hasan, Md. Sajjad Hossain, Md Sultanul Islam Ovi2026-09-09
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Intensity and Landmark Based Registration Under Stain Normalization: A Comparative Study on Differently Stained Histopathology Images

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक मजबूत लैंडमार्क-आधारित पंजीकरण तकनीक, जो थिन-प्लेट स्प्लाइन इंटरपोलेशन का उपयोग करती है, विभिन्न रंगों (स्टेन्स) वाली हिस्टोपैथोलॉजी छवियों को संरेखित करने में इलास्टिक्स (Elastix) और एएनटीएस (ANTs) जैसे तीव्रता-आधारित तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करती है, विशेष रूप से जब इसे डीप लर्निंग-आधारित स्टेन नॉर्मलाइजेशन के साथ जोड़ा जाता है, बावजूद इसके कि सटीक लैंडमार्क एनोटेशन की चुनौती अभी भी बनी हुई है।

Muhammad Talha Ali, Anja Keskinarkaus, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-09-09
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Precision, Physics, and Confabulation: Softmax Temperature as an Analog of Dopaminergic Precision-Weighting in LLM Hallucination

यह पायलट अध्ययन कम्प्यूटेशनल साइकियाट्री में डोपामाइन-मध्यस्थता वाले प्रिसिजन-वेटिंग (precision-weighting) और एलएलएम (LLM) में सॉफ्टमैक्स टेम्परेचर (softmax temperature) के बीच एक औपचारिक गणितीय सादृश्य प्रस्तावित करता है, जिसमें यह पाया गया है कि जबकि तापमान कम करने से अनग्राउंडेड (ungrounded) स्थितियों में मतिभ्रम (hallucinations) का आत्मविश्वास बढ़ जाता है (हेजिंग कम हो जाती है) लेकिन ग्राउंडेड सटीकता पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता, फिर भी परिणाम सैद्धांतिक संबंध की निश्चित रूप से पुष्टि करने के लिए सांख्यिकीय रूप से अपर्याप्त (underpowered) बने हुए हैं।

Kunal Dhanda2026-09-09
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MUSiNET: A Complex Network Model to Explore  Underlying Relationship among  Musics

यह शोध पत्र MUSiNET को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन जटिल नेटवर्क मॉडल है जो वैश्विक गीत संबंधों को मैप करने के लिए आंतरिक और बाह्य संगीत विशेषताओं को एकीकृत करता है, जिससे सांस्कृतिक एकीकरण और लोकप्रियता गतिशीलता के बारे में संरचनात्मक अंतर्दृष्टि का पता चलता है जो अनुशंसा और खोज जैसे अनुप्रयोगों के लिए पारंपरिक संगीत वर्गीकरण का एक सुदृढ़, डेटा-संचालित विकल्प प्रदान करता है।

Avijit Gayen, Avik Mondal, Praswasti Sharma, Angshuman Jana2026-09-09
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MASS-ScanDMM: A Panoramic Image Scanpath Prediction Method Integrating Multiple Attention Mechanisms and Spherical Semantic Enhancement

यह शोध पत्र MASS-ScanDMM का प्रस्ताव देता है, जो एक पैनोरमिक इमेज स्कैनपाथ प्रेडिक्शन विधि है जो कई डेटासेट्स में बेहतर सटीकता और सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए मल्टीपल अटेंशन सीन परसेप्शन (MASP) और स्फेरिकल इंफॉर्मेशन एनहांसमेंट परसेप्शन (SIEP) तंत्र को एकीकृत करता है।

Jianwei Li, Yuxin Chen, Hongjue Chen, Sixi Chen2026-09-09
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Bias Detection and Mitigation in Extractive Text Summarization

यह शोध पत्र BiasZero को प्रस्तुत करता है, जो एक्सट्रैक्टिव टेक्स्ट समराइजेशन (extractive text summarization) के लिए एक निष्पक्षता-जागरूक ढांचा है जो बहु-आयामी पूर्वाग्रह पहचान, काउंटरफैक्चुअल डेटा ऑग्मेंटेशन और एडवरसैरियल डिबायसिंग को एकीकृत करता है ताकि 1% से भी कम ROUGE गिरावट के साथ उच्च सारांश गुणवत्ता बनाए रखते हुए पूर्वाग्रह की तीव्रता को 40% तक काफी कम किया जा सके।

Kavitha Sooda, Tejeshwara B M, Naga Pragnathmik Gurrala, Mohammed Zeeshan Umar, Ayman Khan, Simon Kevin Mohan2026-09-09
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Reputation-Driven Federated Learning: Enhancing Trust in Healthcare Data Sharing with Blockchain

यह शोध पत्र स्वास्थ्य सेवा के लिए एक सुरक्षित, ब्लॉकचेन-आधारित फेडेरेटेड लर्निंग आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है जो डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करने और मॉडल साझाकरण के दौरान दुर्भावनापूर्ण नोड्स का पता लगाने के लिए एक गणना किए गए ट्रस्ट एट्रिब्यूट के साथ एट्रिब्यूट-आधारित एक्सेस कंट्रोल और एक निगरानी तंत्र को एकीकृत करता है।

Jahan Zeb Shahid, Stelvio Cimato2026-09-09
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Tensor Erasing-Based Data Augmentation for Fully Automated Brain Tumor MRI Segmentation

यह शोध पत्र एक नवीन टेंसर इरेज़िंग (Tensor Erasing) डेटा ऑग्मेंटेशन विधि प्रस्तावित करता है जो रैंडम वोक्सेल इरेज़र के माध्यम से इमेज करप्शन को सिम्युलेट करके, पूरी तरह से स्वचालित 3D ब्रेन ट्यूमर MRI सेगमेंटेशन के लिए डीप लर्निंग मॉडल्स की मजबूती और सामान्यीकरण क्षमता को बढ़ाता है, जिससे सीमित एनोटेटेड डेटासेट की चुनौती को प्रभावी ढंग से संबोधित किया जा सके।

dagui qin, yu wang2026-09-09
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SOFE: SDN-based Task Offloading Technique for Fog-IoEV Network

यह शोध पत्र SOFE का प्रस्ताव करता है, जो Fog-IoEV नेटवर्क के लिए एक SDN-आधारित टास्क ऑफलोडिंग तकनीक है, जो लोड, गतिशीलता, ऊर्जा और समय-सीमा के आधार पर फॉग नोड्स या पार्क किए गए वाहनों को टास्क असाइनमेंट को अनुकूलित करने के लिए बाइनरी लीनियर प्रोग्रामिंग मॉडल का उपयोग करता है, जिससे मौजूदा तरीकों की तुलना में रिस्पॉन्स टाइम कम होता है और इलेक्ट्रिक वाहनों के जीवनकाल में विस्तार होता है।

Ahmed Jawad Kadhim Al-Shaibany, Jaber Ibrahim Naser, Mustafa Noaman Kadhim, Dhulfiqar Zoltán Aalwahab2026-09-09