3615 पेपर
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक (explainable) IoT-संचालित ढांचे का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो सुरक्षा-महत्वपूर्ण स्वायत्त वाहनों में पारदर्शिता, जवाबदेही और वास्तविक समय के निर्णय लेने की विश्वसनीयता को बढ़ाने के लिए व्याख्या योग्य (interpretable) AI मॉडलों को एकीकृत करता है।
37 उच्च माध्यमिक छात्रों के इस अन्वेषणात्मक अध्ययन से पता चलता है कि जहाँ प्रतिभागी मानव और ChatGPT-जनित प्रोग्रामिंग समाधानों के बीच महत्वपूर्ण रूप से अंतर नहीं कर सके, वहीं एक 3D अवतार ट्यूटर के प्रति उनकी स्वीकृति पूर्व प्रोग्रामिंग अनुभव या अवतार की परिचितता से अप्रभावित रही, जो शिक्षा में जनरेटिव एआई को एकीकृत करने के प्रति आशावाद और संदेह दोनों को उजागर करती है।
यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षण-आधारित (hierarchical reinforcement learning-based) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो भित्ति चित्र बहाली (mural restoration) को समन्वित उच्च-स्तरीय क्षेत्र चयन और निम्न-स्तरीय अनुकूलन कार्यों में विभाजित करता है, और जटिल क्षयग्रस्त भित्ति चित्रों में शोर दमन, संरचनात्मक निष्ठा और रूढ़िवादी रंग पुनर्प्राप्ति के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाने के लिए प्रतिवर्ती विशेषता बाधाओं (reversible feature constraints) का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र QTR-Net प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत क्वांटम-सहायता प्राप्त और ट्रस्ट-अवेयर ट्रांसफॉर्मर फ्रेमवर्क है, जो स्वायत्त नेविगेशन के लिए प्रक्षेपवक्र भविष्यवाणी (ट्रैजेक्टरी प्रेडिक्शन), गतिशील विश्वास मानचित्रण (डायनेमिक ट्रस्ट मैपिंग) और हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल पथ अनुकूलन को एकीकृत करता है ताकि जटिल यातायात परिवेशों में सुदृढ़, अनुकूलन योग्य नियंत्रण प्राप्त किया जा सके।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सिंथेटिक डेटा संवर्धन के लिए LoRA-अनुकूलित Stable Diffusion को ControlNet के साथ एकीकृत करना YOLOv8s-आधारित अंतर्जलीय कचरा पहचान प्रदर्शन को मामूली रूप से बढ़ाता है, हालांकि इसकी प्रभावशीलता वस्तु वर्ग के अनुसार भिन्न होती है और उत्पन्न छवियों की गुणवत्ता तथा एनोटेशन संरेखण पर निर्भर करती है।
यह शोध पत्र अरबी दुष्प्रचार (propaganda) का पता लगाने के लिए एक व्यापक पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे GPT-4.1-संचालित फ्यू-शॉट डेटा ऑग्मेंटेशन पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे एक फाइन-ट्यून्ड BERT मॉडल को अत्याधुनिक परिणाम (F1-Micro=0.66) प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सका है जो पिछले बेंचमार्क और फ्यू-शॉट LLM दृष्टिकोणों दोनों से बेहतर हैं, जबकि यह भी प्रकट करता है कि भाषाई विशेषताएं हानिकारक हैं और डेटा ऑग्मेंटेशन इस कम-संसाधन (low-resource), असंतुलित सेटिंग में सफलता का महत्वपूर्ण कारक है।
CandidateFusion-MKAN एक एकीकृत ढांचा है जो विविध पर्यवेक्षण, लुप्त या क्षयित साक्ष्य, और परस्पर विरोधी या पूरक संकेतों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए मोडैलिटी-समर्थित कैंडिडेट-सेट लर्निंग, कैंडिडेट-सेट लाइकलीहुड और बाउंडेड एडेप्टिव सॉफ्ट टारगेट्स को एकीकृत करके सुदृढ़ सिंगल-आउटपुट मल्टीमॉडल संकट वर्गीकरण प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र HoKuVit को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल कनवल्शनल विजन ट्रांसफॉर्मर है जो एक ऑसिलेटरी न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर में कुरामोटो-आधारित कनवल्शनल और हॉपफील्ड-आधारित लीनियर लेयर्स को एकीकृत करता है, जो CIFAR-10 पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हुए डीप AI पाइपलाइनों तक ONNs को स्केल करने के लिए एक व्यवहार्य मार्ग प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र ज्योमेट्री-अवेयर लेगओनेट (gLegONet) का परिचय देता है, जो एक मॉड्यूलर ऑपरेटर लर्निंग फ्रेमवर्क है जो वेरिएशनल ब्लॉक्स को एक एम्बिएंट स्पेक्ट्रल डोमेन पर प्रीट्रेन करके और उन्हें बाउंड्री-डिफाइंड एफ़ाइन मैनिफोल्ड्स के माध्यम से मनमाने लक्ष्य डोमेन के लिए अनुकूलित करके भौतिक तंत्रों को विशिष्ट ज्यामिति से अलग करता है, जिससे बिना ज्यामिति-विशिष्ट रिट्रेनिंग के पुन: प्रयोज्य PDE समाधान और लॉ डिस्कवरी सक्षम होती है।
यह शोध पत्र 'सॉदी लीगल कॉर्पस फॉर एआई' (Saudi Legal Corpus for AI) को प्रस्तुत करता है, जो 290 सऊदी विधायी उपकरणों का एक व्यापक, आधिकारिक रूप से स्रोतबद्ध और ऑडिट करने योग्य लेख-स्तरीय डेटासेट है, जिसमें अद्वितीय प्रोवेनेंस ट्रैकिंग, साइटेशन ग्राफ और परिभाषित-शब्द शब्दावली जैसे संरचित विश्लेषणात्मक स्तर शामिल हैं, तथा एक रिट्रीवल बेंचमार्क अरबी कानूनी एनएलपी (NLP) के लिए मानक बेसलाइन की तुलना में मेटाडेटा-उन्नत खोज के बेहतर प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है।