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💻 संगणक विज्ञान

SymCLIP: Symmetric Prompting with Adaptive Semantic Labeling for Multi-Intent Recognition

यह शोध पत्र SymCLIP का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो सिमेट्रिक विजन-लैंग्वेज प्रॉम्प्टिंग (Symmetric Vision–Language Prompting) को पेश करके विजुअल और टेक्स्टुअल फीचर्स को सहक्रियात्मक रूप से जोड़ने और डायनेमिक लेबल इंटीग्रेशन (Dynamic Label Integration) के माध्यम से एडेप्टिव सिमेंटिक रिप्रेजेंटेशन को सक्षम करके सोशल मीडिया छवियों में मल्टी-इंटेंट रिकग्निशन को बढ़ाता है, जिससे इंटेंटोनॉमी (Intentonomy) डेटासेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Shuang Wu, Honglin Ma2026-09-02
💻 संगणक विज्ञान

A Knowledge Graph-Based Intelligent Guidance System for Competency-Oriented Anesthesiology Residency Training: Design and Evaluation

यह अध्ययन एनेस्थिसियोलॉजी रेजिडेन्सी प्रशिक्षण के लिए एक स्थानीय रूप से तैनात करने योग्य, नॉलेज ग्राफ-आधारित इंटेलिजेंट गाइडेंस सिस्टम प्रस्तुत करता है जो क्लाउड-आधारित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स पर निर्भर हुए बिना सटीक, दिशानिर्देश-अनुपालन और गोपनीयता-संरक्षित शैक्षिक सहायता प्रदान करने के लिए एक ड्यूल-इंजन रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क का उपयोग करता है।

Meng Yang, Kerong Hai, Qian Zhang, Xue Li, Xin Liu, Wanrong Wang2026-09-02
💻 संगणक विज्ञान

Machine Learning Based Crop Recommendation Using Tuned Classifiers and Ensemble Methods

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फसल अनुशंसा कार्यों के लिए, एक सुव्यवस्थित सिंगल रैंडम फॉरेस्ट मॉडल जटिल एन्सेम्बल विधियों के तुलनीय सटीकता प्राप्त करता है, जो यह सुझाव देता है कि अनावश्यक मॉडल संयोजनों की आवश्यकता के बिना सरल, लागत प्रभावी समाधान पर्याप्त हैं।

Faiza Noushin Priya, Mirza Md. Hasibul H, Mahfiza Akter, Sraboni Ghosh Joya, Shahria Badhon2026-09-02
💻 संगणक विज्ञान

Corrective Retrieval-Augmented Generation Adaptation in Closed Domains for Development of Intelligent Human Resource Management Systems

यह शोध पत्र लघु एवं मध्यम उद्यमों (SMEs) के लिए एक क्लोज्ड-डोमेन स्मार्ट एचआर (Smart HR) सिस्टम पर एक डिज़ाइन साइंस रिसर्च अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि समान-अध्याय हार्ड-नेगेटिव ट्रेनिंग (same-chapter hard-negative training) के साथ एक करेक्टिव आरएजी (Corrective RAG) अनुकूलन, मानक आरएजी (standard RAG) की तुलना में समग्र सटीकता में कमी के बावजूद, उत्तर की सत्यनिष्ठा (answer faithfulness) में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Devi Willieam Anggara, Marcellino Joestiawan, Mohd Shafry Mohd Rahim, Ibrahim Salim Sulaiman Al Farsi, Fetty Fitriyanti (…)2026-09-02
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SCOPE: Rethinking Attack Analysis as Uncertainty-Aware Security Reasoning under Incomplete Observations

यह शोध पत्र SCOPE को प्रस्तुत करता है, जो एक अनिश्चितता-जागरूक (uncertainty-aware), प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो व्यवहार-केंद्रित समूहीकरण (behavior-centric grouping), वितरण संबंधी TTP मैपिंग (distributional TTP mapping), और Top-K विटर्बी अनुक्रम अनुमान (Top-K Viterbi sequence inference) को एकीकृत करके अपूर्ण अवलोकनों के तहत सुसंगत हमले के व्यवहारों को पुनर्गठित करता है ताकि सटीकता और मजबूती में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

JuYoung Lee, JeongMin Oh, SeonWoo Lee, TaeJin Lee2026-09-02
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Development and Evaluation of a Fine-Tuned EfficientNet-B0 Model for Maize Disease Detection

यह शोध पत्र ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करके एक अत्यधिक अनुकूलित, फाइन-ट्यून्ड EfficientNet-B0 मॉडल प्रस्तुत करता है जो वास्तविक दुनिया की छवियों से मक्का की नौ प्रकार की बीमारियों का स्वचालित रूप से पता लगाने में 97.57% सटीकता प्राप्त करता है, जो छोटे किसानों को बीमारी की शीघ्र पहचान में सहायता करने के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल उपकरण प्रदान करता है।

Kayombo Sakachiva, Jackson Phiri, Mayumbo Nyirenda2026-09-02
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Panoramic Snapshot Neural Compression and Dual-Snapshot Navigation for Autonomous Visual Route Following of UAVs

यह शोध पत्र यूएवी (UAVs) के लिए एक संसाधन-कुशल दृश्य नेविगेशन प्रणाली प्रस्तुत करता है जो न्यूनतम मेमोरी ओवरहेड और उच्च स्थिति सटीकता के साथ निरंतर, क्लोज्ड-लूप रूट फॉलोइंग और होमिंग को सक्षम करने के लिए पैनोरमिक न्यूरल कम्प्रेशन और डुअल-स्नैपशॉट फ्यूजन का उपयोग करता है।

Yiliang Wu, HuaWang Huang, Runheng Huang, Yendo Hu2026-09-02
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Optimized AI-Based Intrusion Detection System for Accurate DDoS Attack Detection

यह शोध पत्र एक अनुकूलित एआई-आधारित घुसपैठ पहचान प्रणाली (इंट्रूज़न डिटेक्शन सिस्टम) का प्रस्ताव करता है जो CICDDoS2019 डेटासेट पर छह मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडलों को ट्यून करने के लिए GridSearchCV का उपयोग करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि रैंडम फ़ॉरेस्ट और XGBoost अन्य एल्गोरिदम की तुलना में विभिन्न DDoS हमलों का पता लगाने में बेहतर सटीकता और दक्षता प्राप्त करते हैं।

Rodrigue SAOUNGOUMI SOURPELE, Patalet LAYIBE, Franklin TCHAKOUNTE, Blaise Omer YENKE, Ado Adamou ABBA ARI2026-09-02
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Q-LDPSO: Quantum-Enhanced Leaders-Driven Particle Swarm Optimizer for Intrusion Detection in IoT Environments

यह शोध पत्र Q-LDPSO का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन क्वांटम-उन्नत पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़र है जिसमें क्वांटम पॉपुलेशन इनिशियलाइज़ेशन और एक क्वांटम द्विदिश खोज रणनीति शामिल है, जो RF-XGBoost एन्सेम्बल क्लासिफायर के साथ संयोजन में IoT वातावरण के लिए उत्कृष्ट फीचर चयन और घुसपैठ का पता लगाने का प्रदर्शन (99.63% सटीकता) प्राप्त करता है।

Jayakumar Kaliappan2026-09-02
💻 संगणक विज्ञान

Conservative Proxy Prompting for Reliable Frozen Vision–Language Models with Missing Modalities

यह शोध पत्र कंजर्वेटिव प्रॉक्सी प्रॉम्प्टिंग (CPP) का प्रस्ताव करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल ढांचा है जो फीचर-स्पेस प्रॉक्सी रिप्रेजेंटेशन का निर्माण करके और भ्रामक संकेतों से बचने के लिए उनके योगदान को रूढ़िवादी रूप से विनियमित करके लुप्त मोडैलिटीज के तहत फ्रोजन विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की विश्वसनीयता को बढ़ाता है।

Xiaoyong Mei, Wei Ji, Jiale Dong, Chao Duan, Mingyan Zhang, Fudan Zheng2026-09-02