3580 पेपर
यह शोध पत्र MeowID को प्रस्तुत करता है, जो एक डुअल-एक्सपर्ट रिट्रीवल सिस्टम है जो अनकन्स्ट्रेंड वातावरण में मजबूत व्यक्तिगत बिल्ली पहचान प्राप्त करने के लिए फेस-प्रायोरिटी फ्रेमवर्क के साथ फेशियल और होल-कैट रिकग्निशन को जोड़ता है, जिसके साथ नए इंडिविजुअल कैट्स इन द वाइल्ड (ICW) डेटासेट का विमोचन भी किया गया है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि निरंतर मॉडल-आंतरिक मेमोरी कुंजियों (model-internal memory keys) में एक सह-प्रशिक्षित "ऑर्डर स्टैम्प" (order stamp) को जोड़ने से संस्करण संघर्ष (version conflicts) हल हो जाते हैं, क्योंकि यह क्षमता या नवीनता के शॉर्टकट पर निर्भर रहने के बजाय उनके टेम्पोरल अनुक्रम (temporal sequence) के आधार पर विशिष्ट तथ्यों की सटीक पुनर्प्राप्ति सक्षम करता है।
यह शोध पत्र बड़े सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म में लोडिंग विसंगतियों (loading anomalies) को मॉडल करने और उनके मूल कारणों की पहचान करने के लिए एक डायनेमिक सर्विस-डिपेंडेंसी ग्राफ दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो देरी का सटीक पूर्वानुमान लगाने में उच्च सटीकता प्राप्त करता है और स्टैटिक विधियों की तुलना में लोकलाइजेशन समय को काफी कम करता है।
यह शोध पत्र RiskThread-LF को प्रस्तुत करता है, जो एक दुर्बल रूप से पर्यवेक्षित (weakly supervised) और गोपनीयता-संरक्षण फ्रेमवर्क है जो विविध व्यवहार संबंधी संकेतों को संलयित करने और रिपोर्टिंग पूर्वाग्रह को सुधारने द्वारा असामान्य सामुदायिक संदेश थ्रेड्स का पता लगाता है, जो डिफरेंशियल प्राइवेसी के तहत मजबूती बनाए रखते हुए कंटेंट-आधारित और ग्राफ-आधारित बेसलाइनों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र सहायक दृष्टि प्रणालियों (assistive vision systems) के लिए एक सुरक्षा-जागरूक अनुकूल एज इंटेलिजेंस नियंत्रक का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो विलंबता (latency) को कम करने और समय पर फीडबैक सुनिश्चित करने के लिए वास्तविक समय की नेटवर्क, गणनात्मक और जोखिम स्थितियों के आधार पर प्रोसेसिंग मोड को गतिशील रूप से संतुलित करता है, साथ ही भविष्य के प्रयोगात्मक सत्यापन के लिए एक रूपरेखा को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र कम-विलंबता वाले सहायक विजन (assistive vision) के लिए एक जोखिम-जागरूक अनुकूलनशील वीडियो-प्रसंस्करण नियंत्रक प्रस्तावित करता है जो नेटवर्क, कंप्यूट और नेविगेशन जोखिम मेट्रिक्स के आधार पर फ्रेम प्रवेश को अनुमान-मोड चयन से गतिशील रूप से अलग करता है, जिससे एंड-टू-एंड विलंबता में काफी कमी आती है और पुराने गैर-महत्वपूर्ण फ्रेमों को त्याग दिया जाता है जबकि यह सुनिश्चित किया जाता है कि महत्वपूर्ण-जोखिम वाले अवलोकनों को पूर्ण-फिडेलिटी प्रसंस्करण प्राप्त हो।
यह शोध पत्र FrameShift-CAD को पेश करता है, जो एक नैदानिक बेंचमार्क (diagnostic benchmark) है जो टेक्स्ट-टू-सीएडी (text-to-CAD) मॉडलों में एक महत्वपूर्ण विश्वसनीयता अंतराल को प्रकट करता है, यह दर्शाते हुए कि वे स्पष्ट मैपिंग निर्देशों के प्रावधान के बावजूद, ट्रांसलेशन की तुलना में शुद्ध रोटेशनल कोऑर्डिनेट-फ्रेम रूपांतरणों को सही ढंग से निष्पादित करने में संघर्ष करते हैं।
यह शोध पत्र हृदय रोग की भविष्यवाणी के लिए दो एन्सेम्बल मॉडलों का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि तीन क्लासिफायर का एक सरल संयोजन (DNL), 98% सटीकता प्राप्त करते हुए और ओवरफिटिंग से बचते हुए तथा बेहतर व्याख्यात्मकता प्रदान करते हुए, 24-क्लासिफायर फ्रेमवर्क (MEDPOLY) से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र CINN का प्रस्ताव करता है, जो एक कनवल्शन-आधारित प्रतिवर्ती न्यूरल नेटवर्क (इनवर्टिबल न्यूरल नेटवर्क) है जो इमेज स्टेगनोोग्राफी की सुरक्षा, अदृश्यता और रिकवरी फिडेलिटी को एक साथ बढ़ाने के लिए ग्लोबल-लोकल फीचर कपलिंग और मल्टी-चैनल अटेंशन पूलिंग को एकीकृत करता है, जो कई डेटासेट्स और स्टेगनालिसिस मूल्यांकनों में मौजूदा अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक "शीफ-स्टेट लैंग्वेज मॉडल" (Sheaf-State Language Model) आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो अत्यधिक गणनात्मक रूप से सघन सेल्फ-अटेंशन को स्थानीय स्टेट-स्पेस डायनेमिक्स और स्पार्स, टाइप्ड ग्लूइंग मॉर्फिज्म्स का उपयोग करने वाले कम-जटिलता वाले ढांचे से प्रतिस्थापित करता है ताकि संदर्भ और निर्भरताओं को कुशलतापूर्वक प्रबंधित किया जा सके।