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यह शोध पत्र ANA प्रस्तुत करता है, जो एक एआई-संचालित मल्टीमॉडल एप्लिकेशन है जो टेक्स्ट, स्पीच और वीडियो विश्लेषण को इंटरनल फैमिली सिस्टम्स (IFS) थेरेपी सिद्धांतों के साथ एकीकृत करता है ताकि उपयोगकर्ताओं की भावनात्मक अवस्थाओं और आंतरिक मनोवैज्ञानिक हिस्सों को सटीक रूप से पहचाना जा सके, जिससे समृद्ध, एम्बॉडीड मानसिक स्वास्थ्य इंटरैक्शन सक्षम करने के लिए विभिन्न मोडैलिटीज में उच्च प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र एक ऐसी कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है जो सोशल मीडिया पर घृणास्पद भाषण (हेट स्पीच) के प्रसार को संचालित करने वाले टेम्पोरल विंडोज़ और उपयोगकर्ता कनेक्टिविटी पैटर्न की सटीक पहचान करने के लिए शेपलेट-आधारित टाइम सीरीज़ विश्लेषण को बहुआयामी डेटा संरचनाओं और रेंज बाधाओं के साथ जोड़ती है, जिससे अधिक प्रभावी घटना का पता लगाने और शमन को सक्षम बनाया जा सके।
यह अध्ययन डिजिटल मूल्यांकन के दौरान अंग्रेजी सीखने वालों और अंग्रेजी बोलने वालों के बीच तनाव के महत्वपूर्ण अंतर को प्रदर्शित करने के लिए मल्टीमॉडल वियरेबल डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, जो उच्च पहचान सटीकता प्राप्त करता है और अधिक सहायक, मानव-केंद्रित शैक्षिक प्रौद्योगिकियों के डिजाइन को सूचित करने के लिए प्रमुख भविष्य कहनेवाला विशेषताओं की पहचान करता है।
यह शोध पत्र टेंजेंट सबस्पेस बाउंड्री अटैक (TSBA) का प्रस्ताव करता है, जो एक क्वेरी-कुशल निर्णय-आधारित ब्लैक-बॉक्स एडवर्सरियल अटैक है, जो खोज प्रक्रिया को स्थिर करने और प्रतिस्पर्धी विरूपण स्तरों को बनाए रखते हुए क्वेरी जटिलता को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए निर्णय सीमा के एक निम्न-आयामी टेंजेंट सबस्पेस के भीतर विक्षोभ अपडेट को सीमित करके मौजूदा विधियों में सुधार करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि कोल्मोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क (KANs) गैररेखीय संरचनात्मक गतिशीलता में मानक MLPs की तुलना में स्वाभाविक रूप से स्पेक्ट्रल बायस को बेहतर ढंग से कम करते हैं, फूरियर फीचर एनकोडिंग का अनुप्रयोग सटीकता के लिए प्रमुख कारक है, जिससे फूरियर-उन्नत MLPs, प्लेन KANs और फूरियर-उन्नत KANs दोनों से श्रेष्ठ हो जाते हैं, जो ग्रेडिएंट ऑसिलेशन के कारण प्रदर्शन में गिरावट का शिकार होते हैं जो भौतिकी-सूचित अनुकूलन (physics-informed optimization) के साथ असंगत है।
यह शोध पत्र IRA को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड संवादात्मक ढांचा है जो मानसिक स्वास्थ्य और सहायता अनुप्रयोगों के लिए भावना-जागरूक संवाद में उच्च सटीकता और पारदर्शिता प्राप्त करने हेतु एक कोड-मिक्स्ड कॉर्पस पर प्रशिक्षित एक व्याख्या योग्य MLP इंटेंट क्लासिफायर को जेनेरेटिव फॉलबैक मोड के साथ जोड़ता है, यह देखते हुए कि डुप्लीकेशन-आधारित ओवरसैंपलिंग लेक्सिकल भिन्नता पेश नहीं करती है।
यह शोध पत्र 7,200 एनोटेटेड वीडियो क्लिप्स के एक नए बेंचमार्क डेटासेट और एक बेसलाइन मॉडल को पेश करके बड़े पैमाने की विश्वविद्यालय बैडमिंटन कक्षाओं में व्यक्तिगत फीडबैक प्रदान करने की चुनौती को संबोधित करता है, जो पेशेवर प्रदर्शनों के विरुद्ध छात्र की गति की गुणवत्ता का स्वचालित रूप से मूल्यांकन करता है और इंटेलिजेंट फिजिकल एजुकेशन असिस्टेंस के लिए आशाजनक प्रदर्शन मेट्रिक्स प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र प्रस्तावित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में प्रभावी तर्क क्षमता केवल निम्न-आयामी अनुमान मैनिफोल्ड्स (low-dimensional inference manifolds) से नहीं, बल्कि अभिव्यक्ति, संपीड़न और सूचना संरक्षण के बीच संतुलन बनाने वाले एक विशिष्ट नियंत्रित संरचनात्मक शासन (constrained structural regime) से उत्पन्न होती है, जो आंतरिक ज्यामितीय गतिकी पर आधारित एक नए लेबल-मुक्त नैदानिक ढांचे को सक्षम बनाती है।
यह शोध पत्र Aux-AI को प्रस्तुत करता है, जो एक फेडरेटेड इंडिपेंडेंट ओवरसाइट फ्रेमवर्क है जिसमें एक डिकपल्ड ट्रस्ट-डिसीजन कोर (Trust-Decision Core) शामिल है जो मौजूदा सेफ्टी मॉनिटर्स की तुलना में बेहतर सटीकता, रियल-टाइम थ्रूपुट और ऊर्जा दक्षता के साथ हार्डवेयर-प्रेरित विफलताओं और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स का प्रभावी ढंग से पता लगाकर ट्रस्ट-अवेयर इंडस्ट्रियल ऑटोनॉमी सुनिश्चित करता है।
टोपोनेट (TopoNet) एक टोपोलॉजी-निर्देशित द्वि-शाखा ढांचा (dual-branch framework) है जो निरंतर होमोलॉजी (persistent homology) से प्राप्त स्थानिक रूप से पंजीकृत टोपोलॉजिकल विशेषताओं को क्रॉस-ब्रांच अटेंशन के माध्यम से उपस्थिति-आधारित संकेतों के साथ एकीकृत करके वॉल्यूमेट्रिक मेडिकल इमेज वर्गीकरण को बढ़ाता है, जिससे सटीकता, मजबूती और व्याख्यात्मकता में सुधार होता है।