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💻 संगणक विज्ञान

Extended Compositional Learning Algorithm for Synchronous Parallel Automata

यह शोधपत्र सिंक्रोनस पैरेलल ऑटोमेटा के लिए एक विस्तारित कंपोजिशनल लर्निंग एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो सिंक्रोनाइजिंग एक्शन्स पर प्रतिबंधात्मक ग्लोबल यूनिकनेस धारणा को शिथिल करता है, जिससे मोनोलिथिक दृष्टिकोणों की तुलना में काफी कम संसाधनों के साथ यथार्थवादी ब्लैक-बॉक्स सिस्टम से घटक मॉडल के स्केलेबल और सटीक निष्कर्षण को सक्षम बनाया जा सके।

Mahboubeh Samadi, Aryan Bastany, Hossein Hojjat2026-09-07
💻 संगणक विज्ञान

TAH-GAN: Time-Aware Hybrid Generative Adversarial Network for Robust Android Malware Evasion

यह शोध पत्र TAH-GAN को प्रस्तुत करता है, जो एक समय-जागरूक हाइब्रिड जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क है जो भविष्य-संरेखित एंड्रॉइड मैलवेयर नमूनों को उत्पन्न करने के लिए फूरियर टेम्पोरल एनकोडिंग और ड्यूल-गेट क्वालिटी कंट्रोल को एकीकृत करता है, जो प्रभावी रूप से टेम्पोरल कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट को संबोधित करता है और मौजूदा गैर-टेम्पोरल बेसलाइन की तुलना में बेहतर इवेजन रेट और टेम्पोरल कोहेरेंस प्राप्त करता है।

Daniel Jeremiah, Jalil Md D, Husnain Rafiq2026-09-07
💻 संगणक विज्ञान

A 2-Level Stacking Ensemble Framework for Multi-Class Alzheimer’s Disease Diagnosis Using CNN Feature Extractors and SVM-XGBoost Classifiers

यह अध्ययन एक दो-स्तरीय स्टैकिंग एन्सेम्बल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एमआरआई स्कैन का उपयोग करके चार-वर्ग अल्जाइमर रोग निदान में 0.9997 की लगभग पूर्ण सटीकता प्राप्त करने के लिए ResNet152, DenseNet121 और एक कस्टम CNN से प्राप्त विशेषताओं को एकीकृत करता है, जिसे PCA के माध्यम से संसाधित किया गया है और SVM एवं XGBoost द्वारा वर्गीकृत किया गया है, जो मौजूदा अत्याधुनिक बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Shashi Kant Mourya, Ajit Kr. Singh Yadav2026-09-07
💻 संगणक विज्ञान

Disentangling Mechanism, Budget, and Coverage in Data Augmentation for Imbalanced Malware Family Classification

यह शोध पत्र असंतुलित मैलवेयर वर्गीकरण के लिए डीप जेनरेटिव मॉडल्स में जनरेशन मैकेनिज्म, ऑग्मेंटेशन बजट और कवरेज के प्रभावों को अलग करता है, यह पाते हुए कि जबकि अधिकांश कारक नगण्य प्रदर्शन लाभ प्रदान करते हैं, ऑग्मेंटेशन बजट को बढ़ाने से RBF-SVM क्लासिफायर के लिए एक छोटा लेकिन पुनरुत्पादनीय सुधार मिलता है, जो डेटा ऑग्मेंटेशन रणनीतियों के मूल्यांकन में प्रयोगात्मक डिजाइन के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित करता है।

Kiana Bakrani Balani, Fabio Di Troia2026-09-07
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MARS-Agent: Retrieval-Augmented Multi-Agent Deliberation for Cross-Border E-Commerce Supply Chain Resilience

यह शोध पत्र MARS-Agent का प्रस्ताव करता है, जो एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जिसमें ड्यूल-ट्रिगरड RAG मैकेनिज्म और वेरिफाई-अडैप्ट-रिप्लान लूप शामिल है, ताकि विषम व्यवधानों के विरुद्ध सीमा पार ई-कॉमर्स आपूर्ति श्रृंखला लचीलेपन को बढ़ाने के लिए क्लोज्ड-लूप, सेल्फ-करेक्टिंग डेलिब्रेशन को सक्षम बनाया जा सके।

Wenhui Zheng, Qing Xu2026-09-07
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Memory-Efficient Contrastive Learning via Budgeted Hard Negative Selection

यह शोध पत्र एक स्मृति-कुशल कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो स्ट्रीमिंग गणनाओं और हार्ड नेगेटिव्स के एक निश्चित बजट को गतिशील रूप से चुनकर डेंस सिमिलैरिटी मैट्रिसेस की क्वाड्रेटिक मेमोरी बाधा को समाप्त करता है, जिससे अनुकूलन प्रभावशीलता बनाए रखते हुए सीमित हार्डवेयर पर काफी बड़े बैच आकार सक्षम होते हैं।

Qinwu Xu2026-09-07
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A Concern-Centric Empirical Evaluation of Multi-Language Code Smells: An LLM-Assisted Study of JNI Software Evolution

यह शोध पत्र 15 ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स के 8,207 कमिट्स के LLM-सहायता प्राप्त विश्लेषण का उपयोग करके JNI कोड स्मेल्स (code smells) का एक चिंता-केंद्रित अनुभवजन्य मूल्यांकन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि मौजूदा स्मेल परिभाषाएं डेवलपर्स की रखरखाव संबंधी चिंताओं के केवल 36.5% को कवर करती हैं और पहचाने गए अंतराल को संबोधित करने के लिए तीन नई स्मेल परिभाषाएं प्रस्तावित करता है।

Md Shahrukh Ansari, Salman Abdul Moiz2026-09-07
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Failure Transparency in Android Forensic Parsing Under Schema and Representation Drift: A Controlled ALEAPP Microbenchmark

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि ALEAPP जैसे एंड्रॉइड फॉरेंसिक पार्सर्स में नियंत्रित स्कीमा और रिप्रजेंटेशन ड्रिफ्ट (schema and representation drift) अक्सर अपूर्ण या गलत व्याख्या किए गए साक्ष्य की ओर ले जाते हैं, ये उपकरण इन विफलताओं के परीक्षक-दृश्य निदान (examiner-visible diagnostics) प्रदान करने में विफल रहते हैं, जो रिकवरी सटीकता के साथ-साथ विफलता पारदर्शिता को प्राथमिकता देने वाले सत्यापन ढांचों की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Tarun Preetham Bulla2026-09-07
💻 संगणक विज्ञान

The Query Cannot See the Question: A Short Convolution's Reach Decides Which Part of a Query Conditions Retrieval, and What Falls Outside Becomes a Confident Wrong Answer

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि लीनियर-अटेंशन और स्टेट-स्पेस मॉडल्स में शॉर्ट कॉज़ल डेप्थवाइज़ कन्वोल्यूशन (short causal depthwise convolution), किस भाग पर एक क्वेरी रिट्रीवल को कंडिशन कर सकती है, उस पर एक कठिन, गैर-घटनीय सीमा आरोपित करता है, जिसके कारण मॉडल आत्मविश्वास के साथ गलत उत्तर उत्पन्न करता है जब महत्वपूर्ण जानकारी इस संकीर्ण विंडो से बाहर होती है, एक ऐसी विफलता जो उथले परतों (shallow layers) में बनी रहती है लेकिन गहरे आर्किटेक्चर या बड़े कर्नेल्स द्वारा कम की जा सकती है।

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-09-07
💻 संगणक विज्ञान

Approach to Robust Visual Relocalization for Humanoid Robots via Mixture-of-Experts with Hierarchical Distillation

यह शोध पत्र ह्यूमनॉइड रोबोटों के लिए एक सुदृढ़ विजुअल रिलोकेलाइजेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अचानक दृष्टिकोण परिवर्तन और स्व-अवरोध (self-occlusion) जैसी चुनौतीपूर्ण स्थितियों में सटीक, स्थिर और कुशल 6-DoF पोज़ अनुमान प्राप्त करने के लिए पदानुक्रमित ज्ञान आसवन (hierarchical knowledge distillation) के साथ मिश्रण-विशेषज्ञों (Mixture-of-Experts) की वास्तुकला को एकीकृत करता है।

Shichu Sun, Jingwen Luo2026-09-07