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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।
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।
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।
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।
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।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ विजुअल-आधारित पेज रिट्रीवल, लेक्सिकल विधियों की तुलना में डॉक्यूमेंट विजुअल क्वेश्चन अनस्विंग में साक्ष्य चयन और डाउनस्ट्रीम उत्तर गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार करता है, वहीं सही पेज प्रदान किए जाने पर भी उत्तर जनरेशन की सीमाओं के कारण प्रदर्शन में पर्याप्त अंतराल बना रहता है, और हाइब्रिड फ्यूजन, मजबूत विजुअल रिट्राइवर्स के अकेले उपयोग की तुलना में कोई अतिरिक्त लाभ नहीं देता है।
एजेंटकेयर-गार्ड (AgentCare-Guard) एक क्षमता-सीमित संदर्भ मॉनिटर (capability-constrained reference monitor) है जो वर्कलोड पहचान को सत्यापित करके, विशिष्ट पेलोड और संदर्भों के साथ अनुमोदनों को बांधकर, और परमाणु निष्पादन (atomic execution) सुनिश्चित करके एजेंटिक FHIR लेनदेन को सुरक्षित करता है, जिससे उन सिंथेटिक मूल्यांकनों में प्राधिकरण-सीमा हमलों (authorization-boundary attacks) के विरुद्ध 100% रक्षा प्राप्त होती है जहाँ मौजूदा मॉडल विफल रहे थे।
यह शोध पत्र एक मल्टी-एजेंट क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट सिस्टम प्रस्तुत करता है जो रीयल-टाइम पेशेंट सिमिलैरिटी रिट्रीवल करने और एक छह-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन वर्कफ़्लो के माध्यम से टेम्पोरली-अवेयर क्लिनिकल एनालिसिस जेनरेट करने के लिए MIMIC-IV डेटा और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है।
SynNat-BERT एक व्याख्यात्मक, द्वैत-मोडल स्व-पर्यवेक्षित ढांचा है जो सिंथेटिक और प्राकृतिक-उत्पाद स्थानों से 1.7 मिलियन अनलेबल अणुओं का लाभ उठाकर रक्त-मस्तिष्क अवरोध पारगम्यता की सटीक भविष्यवाणी करने और नवीन पारगम्य स्कैफोल्ड्स को सफलतापूर्वक पहचानने के लिए, सटीकता और सामान्यीकरण दोनों में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र गतिशील फॉग-एज कंप्यूटिंग में डेडलाइन-अवेयर टास्क एलोकेशन के लिए एक व्याख्या योग्य डिजिटल ट्विन-सेफ शेड्यूलिंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक लाइटवेट एनालिटिकल डिजिटल ट्विन, हैंड-क्राफ्टेड ह्यूरिस्टिक के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है और वैल्यू-बेस्ड डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हुए मजबूत सुरक्षा गारंटी और प्रेडिक्टिव डायग्नोस्टिक्स प्रदान करता है।