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💻 संगणक विज्ञान

Leakage-Aware 5G Infill-Site Prioritization via Robust Submodular Portfolio Optimization

यह शोध पत्र ARGO-5G का प्रस्ताव देता है, जो एक लीकेज-अवेयर (leakage-aware) रोबस्ट सबमॉड्यूलर ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम है जो भविष्य के लेबल पर निर्भर हुए बिना भविष्य की मांग कैप्चर करने, क्षेत्रीय सेवा समानता और इंजीनियरिंग बाधाओं को संतुलित करके 5G इनफिल साइटों को प्राथमिकता देता है, जो 14,000 से अधिक मैक्रो साइटों के एक डेटासेट पर बेहतर पोर्टफोलियो संतुलन और तैनात करने की क्षमता प्रदर्शित करता है।

Runzhe Liu, Dabin Wang, Yun He2026-09-08
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SIR-PhysNet: a deadline-aware ultra-lightweight pipeline for camera-based heart-rate monitoring on embedded hardware

यह शोध पत्र SIR-PhysNet को प्रस्तुत करता है, जो एक अत्यंत हल्का (ultra-lightweight), डेडलाइन-जागरूक rPPG पाइपलाइन है जो ज्यामितीय और इल्यूमिनेशन प्रोसेसिंग को फिक्स्ड-कॉस्ट ऑपरेशन्स पर ऑफलोड करता है और हृदय गति निष्कर्षण के लिए एक विश्लेषणात्मक फूरियर मास्क का उपयोग करता है, जिससे रीयल-टाइम, उच्च-सटीक निगरानी रास्पबेरी पाई 5 जैसे संसाधन-सीमित एज डिवाइसेस पर संभव हो पाती है जहाँ नेटवर्क इन्फरेंस के बजाय फेस डिटेक्शन मुख्य प्रदर्शन बाधा (bottleneck) है।

Haochen Chai, Zining Liu, Wentao Zhang, Fangfang Jiang2026-09-08
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AdaFuse: a cross-modal image fusion algorithm based on negative value calibration and adaptive hierarchical activation

AdaFuse एक क्रॉस-मोडल इमेज फ्यूजन एल्गोरिदम है जो सटीक अटेंशन चयन के लिए नेगेटिव वैल्यू कैलिब्रेशन को एक एडेप्टिव हिरार्किकल एक्टिवेशन स्ट्रैटेजी के साथ एकीकृत करके फीचर असंतुलन और कम्प्यूटेशनल अक्षमता को संबोधित करता है, जिससे विज़िबल-इन्फ्रारेड इमेज फ्यूजन कार्यों में श्रेष्ठ फ्यूजन गुणवत्ता और दक्षता प्राप्त होती है।

Yongxin Wang, Yan Yang, Jiaqi Yuan, Qinghua Liu, Baoyuan Chen2026-09-08
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Auditing Digital Twins: A Risk and Control Framework for Trustworthy Enterprise Decision Systems

यह अध्ययन एक मात्रात्मक डिजिटल ट्विन ऑडिटेबिलिटी फ्रेमवर्क (DTAI) प्रस्तावित करता है जो उद्यम निर्णय प्रणालियों की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए आठ ऑडिट आयामों और एक अवशिष्ट जोखिम मॉडल को एकीकृत करता है, जो अनुभवजन्य मूल्यांकन के माध्यम से यह प्रकट करता है कि हालांकि वर्तमान वातावरण आम तौर पर नियंत्रित है, फिर भी अनधिकृत पहुंच और डेटा हेरफेर जैसे जोखिमों को कम करने के लिए लक्षित सुधारों की आवश्यकता है, विशेष रूप से व्यावसायिक निरंतरता, ट्रैसेबिलिटी और मॉडल गवर्नेंस में महत्वपूर्ण कमजोरियां मौजूद हैं।

Oumaima ABOUZAID2026-09-08
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Joint estimation of multiple cardiovascular parameters from blood pressure waveforms using multi-task learning

यह शोध पत्र एक मल्टी-टास्क लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जिसमें टेम्पोरल और चैनल अटेंशन के साथ एक नवीन रेसिडुअल न्यूरल डायमेंशन रिड्यूक्टर (RNDR-TCA) शामिल है, जो ब्लड प्रेशर वेवफॉर्म से कई कार्डियोवैस्कुलर मापदंडों का संयुक्त रूप से अनुमान लगाने के लिए है, जो प्रभावी रूप से नेगेटिव ट्रांसफर को कम करता है और सटीकता एवं मजबूती में मौजूदा सिंगल-टास्क और मल्टी-टास्क मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Wonjun Yi, Bomi Lee, Hong Junki, Adelle Ria Persad, Hyunwoo Song, Yuri Song, Haein Shin, Jaemin Shin, Rismaya Kumar Mish (…)2026-09-08
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A Topology-Independent Single-Failure Routing Protection Algorithm for Improving IP Network Resilience

यह शोध पत्र SPA का प्रस्ताव करता है, जो एक टोपोलॉजी-स्वतंत्र, हॉप-बाय-हॉप रूटिंग प्रोटेक्शन एल्गोरिदम है जो निर्बाध, वृद्धिशील परिनियोजन सुनिश्चित करता है और न्यूनतम पाथ स्ट्रेच के साथ सभी सिंगल-फेलियर परिदृश्यों के विरुद्ध सुरक्षा की गारंटी देता है, जो ESCAP, U-turn और NPC जैसे मौजूदा समाधानों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Shixin Jing, Zhixuan Guo, Zikun Jin, Zhiguo Hu, Haijun Geng, Haotian Chi, Yuwei Wang2026-09-08
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Transformer Architectures for Respiratory Sound Analysis and Multimodal Diagnosis

यह शोध पत्र अस्थमा निदान और रिमोट मॉनिटरिंग के लिए पारंपरिक चिकित्सक ऑस्कल्टेशन (auscultation) और पिछले सीएनएन-आधारित (CNN-based) दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर सटीकता और व्याख्यात्मकता प्रदर्शित करते हुए, श्वसन ध्वनियों और रोगी मेटाडेटा का विश्लेषण करने के लिए ऑडियो स्पेक्ट्रोग्राम ट्रांसफॉर्मर और विजन-लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करने वाले एक मल्टीमॉडल डायग्नोस्टिक फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है।

Theodore Aptekarev, Vladimir Sokolovsky, Gregory Furman, Evgeny Furman2026-09-08
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H-XAI-Cervix: conditional hierarchical learning for cervical-cell classification on Herlev and SIPaKMeD

H-XAI-Cervix अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि एक कंडीशनल पदानुक्रमित (hierarchical) EfficientNet-B3 मॉडल Herlev डेटासेट पर सर्वाइकल सेल वर्गों को अलग करने में फ्लैट क्लासिफायर की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, हालांकि यह लाभ SIPaKMeD डेटासेट पर नहीं देखा गया जहाँ प्रदर्शन लगभग सीलिंग स्तर के करीब पहुँच गया था।

Mahmoud Saed Alkhouli Alkhouli2026-09-08
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Swin Transformer Based Multi-Label Chest Disease Classification

यह शोध पत्र NIH ChestX-Ray14 डेटासेट पर एक व्यापक बेंचमार्किंग अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि क्लास इम्बैलेंस (वर्ग असंतुलन) और थ्रेशोल्ड ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए विशिष्ट रणनीतियों द्वारा संवर्धित एक स्विन ट्रांसफॉर्मर V2-B फ्रेमवर्क, मल्टी-लेबल चेस्ट डिजीज क्लासिफिकेशन में मौजूदा अत्याधुनिक डीप लर्निंग मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Abdullah Bakr, Ashraf Ullah, Abdul Jabbar2026-09-08
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Multi-Agent Reinforcement Learning for Stochastic OSAT Dispatching: A Matched Architecture Benchmark

यह शोध पत्र एक स्टोकेस्टिक OSAT वातावरण में पारंपरिक डिस्पैचिंग नियमों के विरुद्ध चार मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (multi-agent reinforcement learning) आर्किटेक्चर का बेंचमार्क स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि सीखी गई नीतियां FIFO की तुलना में थ्रूपुट, फ्लो टाइम, ऊर्जा दक्षता और OEE में महत्वपूर्ण सुधार करती हैं, वे SPT नियम से समान रूप से बेहतर प्रदर्शन नहीं करती हैं, जिससे अल्प-क्षिति (short-horizon) डिस्पैचिंग प्रदर्शन के मूल्यांकन के लिए एक पुनरुत्पादक ढांचा स्थापित होता है।

Ngoc Huy Mai2026-09-08