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💻 संगणक विज्ञान

GaussCast: Dependency-Aware Shared Block Retrieval for Multi-User Layered 3D Gaussian Splatting

GaussCast मल्टी-यूज़र लेयर्ड 3D गॉसियन स्प्लेटिंग के लिए एक डिपेंडेंसी-अवेयर डिलीवरी फ्रेमवर्क है जो एक एज प्रॉक्सी पर समवर्ती उपयोगकर्ता मांगों को एकत्रित करता है ताकि साझा पूर्व शर्त वाले ब्लॉक्स को केवल एक बार प्राप्त किया जा सके, जिससे स्वतंत्र प्रति-उपयोगकर्ता वितरण रणनीतियों की तुलना में अपस्ट्रीम ट्रैफिक में काफी कमी आती है और स्टार्टअप लेटेंसी एवं रेंडरिंग गुणवत्ता में सुधार होता है।

Yulong Zhang, Ruonan Chai, Jiadong Yu, Zili Meng, Dirk Kutscher2026-09-02
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A State-Sensing Adaptive Artificial Bee Colony Algorithm with Dynamic Search and Rank-Based Selection for High-Dimensional Complex Optimization

यह शोध पत्र स्टेट-सेंसिंग एडेप्टिव आर्टिफिशियल बी कॉलोनी (SSA-ABC) एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो उच्च-आयामी अनुकूलन और रोबोट पथ नियोजन में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए डाइमेंशनैलिटी-अवेयर इनिशियलाइजेशन, डायनेमिक सर्च एडजस्टमेंट और रैंक-आधारित चयन तंत्रों के माध्यम से मानक ABC की सीमाओं को दूर करता है।

Xinyao Gao2026-09-02
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Visual Distances among Cultural Art Corpora Align with Expert-Coded Historical-Artistic Relatedness

यह अध्ययन दर्शाता है कि बड़े विजन मॉडल (लार्ज विजन मॉडल्स) से प्राप्त दृश्य दूरियाँ (विजुअल डिस्टेंसेस), विविध सांस्कृतिक इकाइयों और युगों में विशेषज्ञ-कोडित ऐतिहासिक-कलात्मक संबद्धता के साथ महत्वपूर्ण रूप से सह-संबंधित हैं, जो यह सुझाव देता है कि इंटरनेट-स्केल विजुअल ट्रेनिंग कॉर्पोरा स्वाभाविक रूप से कला-इतिहास संबंधी संबंधों को दर्शाने वाली सांख्यिकीय नियमितताओं को समाहित करते हैं।

Qiurui Wang, Weiqiang Ying, Ziyu Xu, Yousheng Yao, Shirui Wen, Guoying Wu, Cheng Yao, Fangtian Ying, Guanghui Huang2026-09-02
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Joint Scheduling and Resource Allocation in Heterogeneous Queuing Systems with Bursty Traffic: A Constrained Soft Actor-Critic Approach

यह शोध पत्र एक कंस्ट्रेंड सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक (CSAC) दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो सख्त विलंब बाधाओं को रिवॉर्ड फंक्शन से अलग करता है और बर्स्टी ट्रैफिक वाले विषम कतार प्रणालियों (heterogeneous queuing systems) में विलंब उल्लंघन को कम करते हुए थ्रूपुट उपयोगिता को प्रभावी ढंग से अधिकतम करने के लिए एक दो-चरणीय मैपिंग तंत्र का उपयोग करता है, जो अनकन्स्ट्रेंड लर्निंग और ह्यूरिस्टिक बेसलाइन दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ao Fang, Jianyu Cao, Weihua Qian2026-09-02
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Quantifying Data Efficiency in YOLO-Based Femur Segmentation for Axial T1-Weighted MRI

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि T1-वेटेड MRI में फीमर सेगमेंटेशन के लिए YOLO-परिवार के मॉडलों के बीच, YOLOv11m-seg डेटा-दुर्लभ व्यवस्थाओं में डेटा दक्षता, सटीकता और गति का इष्टतम संतुलन प्रदान करता है, जो केवल 100 एनोटेटेड स्लाइस के साथ उच्च प्रदर्शन प्राप्त करता है और यह दर्शाता है कि बड़े डेटासेट के साथ वास्तुशिल्प अंतर नगण्य हो जाते हैं।

Patrick Gerard Sujeeth, I R Praveen Joe2026-09-02
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Optimizing Physiological Image Compression via Discrete Wavelet Transform without Loss of Clinical Relevance

यह अध्ययन शारीरिक छवियों की नैदानिक प्रासंगिकता और नैदानिक विश्वसनीयता को बनाए रखते हुए संपीड़न अनुपात को अधिकतम करने के लिए हार डिस्क्रीट वेवलेट ट्रांसफॉर्म का उपयोग करके एक गणनात्मक रूप से कुशल 2D इमेज कंप्रेशन विधि प्रस्तावित करता है।

Dawit Teklu Weldeslasie, Tedros Kebede Bidada, Yayneshet Tadele Aynalem2026-09-02
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BioSurveillance-Agent: A Multi-Method Explainable Agentic Platform for Epidemic Surveillance on One-Health Networks

BioSurveillance-Agent एक बहु-विधि व्याख्यात्मक एजेंटिक प्लेटफॉर्म है जो संदर्भ-अनुकूली, पदानुक्रमित महामारी निगरानी और हस्तक्षेप को सक्षम करने के लिए वन हेल्थ (One Health) नेटवर्क, वियरेबल सेंसर और एक हाइब्रिड एआई पाइपलाइन को एकीकृत करता है, जो मजबूत, मानव-ऑडिट योग्य निर्णय लेने के माध्यम से रोग प्रसार और मृत्यु दर में महत्वपूर्ण कमी प्रदर्शित करता है।

Valentina Carbonari, Annamaria Defilippo, Pietro Hiram Guzzi, Pierangelo Veltri2026-09-02
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CMTD: Cascaded Multi-Token Disambiguation Model for Lip Reading

यह शोध पत्र कैस्केडेड मल्टी-टोकन डिसएम्बिग्यूएशन मॉडल (CMTD) का प्रस्ताव करता है, जो एक कैस्केडेड मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन संरचना और एक पदानुक्रमित प्रशिक्षण उद्देश्य के माध्यम से भविष्य-संदर्भ मॉडलिंग को सीधे डिकोडिंग प्रक्रिया में एकीकृत करके लिप रीडिंग प्रदर्शन को बढ़ाता है, जिससे दृश्य अस्पष्टताओं को प्रभावी ढंग से हल किया जाता है और बेंचमार्क डेटासेट पर त्रुटि दर को कम किया जाता है।

Yuting Fang, Feng Xue, Zhe Chen, Shujie Li2026-09-02
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Beyond Coverage: An Empirical Study of Mutation-Score Proxies for Deep Neural Network Testing

यह शोध पत्र अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ पारंपरिक और गैर-संरचनात्मक परीक्षण पर्याप्तता मेट्रिक्स का म्यूटेशन स्कोर के साथ कमजोर या कोई सहसंबंध नहीं है, वहीं लेटेंट स्पेस क्लास डिस्पर्शन (LSCD), महलानोबिस डिस्टेंस-आधारित सरप्राइज कवरेज की तुलना में डीप न्यूरल नेटवर्क टेस्ट डेटासेट की गुणवत्ता के मूल्यांकन के लिए एक महत्वपूर्ण रूप से मजबूत और गणनात्मक रूप से कुशल प्रॉक्सी के रूप में कार्य करता है।

Vivek V. Vekariya, Mojdeh Golagha, Andrea Stocco, Alexander Pretschner2026-09-02
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Graph Learning for Cold-Start and Data-Scarce Recommendation: A Taxonomy-Driven Critical Survey

यह शोध पत्र कोल्ड-स्टार्ट और डेटा-दुर्लभ अनुशंसा (रिकमेंडेशन) के लिए ग्राफ लर्निंग पर 183 अध्ययनों (2018-2026) का एक आलोचनात्मक सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है, जो पद्धतियों का वर्गीकरण-संचालित विश्लेषण प्रदान करता है और साक्ष्यों में वर्तमान असमानता को दूर करने के लिए सख्त मूल्यांकन प्रोटोकॉल और अधिक विश्वसनीय साइड-इन्फॉर्मेशन एकीकरण की तत्काल आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Samane Sayyar, Amir Soltani2026-09-02