💻 संगणक विज्ञान

Beyond Mean Scores: Individual- and Trait-Level Agreement Between Human and Generative AI Raters in EFL Writing Assessment

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जबकि वर्तमान जनरेटिव एआई मॉडल उच्च आंतरिक स्थिरता प्रदर्शित करते हैं, वे मानव रेटर्स की तुलना में कम सहमति, व्यवस्थित गंभीरता पूर्वाग्रह और मानव डबल-मार्किंग की तुलना में विशिष्ट रूब्रिक नियमों को लागू करने में विफलता प्रदर्शित करते हैं, जो यह सुझाव देता है कि वे स्वायत्त प्रतिस्थापन के बजाय पर्यवेक्षित, विसंगति-ट्रिगर सहायता के लिए सबसे उपयुक्त हैं।

Savaş Okyay2026-08-28
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An Integrated Hybrid Recommendation and Trust-Aware Review Intelligence Framework for Reliable Service Provider Matching

यह शोध पत्र एक एकीकृत हाइब्रिड ढांचे का प्रस्ताव करता है जो उम्मीदवार प्रदाता चयन के लिए TF-IDF, सिमेंटिक समानता और कोलैबोरेटिव फ़िल्टरिंग को जोड़ता है, जिसमें पहलू-विशिष्ट भावना (aspect-specific sentiment) और समीक्षा विश्वसनीयता का विश्लेषण करने के लिए मल्टी-टास्क BiLSTM और आइसोलेशन फॉरेस्ट का उपयोग करने वाला एक ट्रस्ट-अवेयर रिव्यू इंटेलिजेंस सिस्टम शामिल है, जिससे एक एकीकृत री-रैंकिंग पाइपलाइन के माध्यम से अधिक विश्वसनीय सेवा प्रदाता मिलान प्राप्त किया जा सके।

W. A.M. Tharushika, N. T. Hewapathirana, Dhammika De Silva, Samantha Rajapaksha2026-08-28
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Deterministic multi-hash routing supports long-horizon training in a compact language model

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विशेषज्ञ चयन के लिए नियत (deterministic), टोकन-पहचान-आधारित मल्टी-हैश रूटिंग का उपयोग करने वाला एक संक्षिप्त 201-मिलियन-पैरामीटर वाला भाषा मॉडल, लंबी अवधि (long-horizon) के प्रशिक्षण कार्यों पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त कर सकता है, हालांकि मेल खाते हुए डेंस कंट्रोल्स (dense controls) के अभाव के कारण रूटिंग तंत्र का विशिष्ट योगदान अलग से सिद्ध नहीं किया जा सका है।

Boris Peyriguere2026-08-28
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Secure Federated Learning Framework with Dynamic Lightweight Cipher (Fed- DLC) for Resource-Constrained Networks and Data-Sensitive Applications

यह शोध पत्र Fed-DLC प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो संसाधन-बाधित नेटवर्क में मॉडल विनिमय को सुरक्षित करने के लिए एक डायनेमिक साइफर का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह मानक फेडरेटेड लर्निंग के तुलनीय कार्य प्रदर्शन बनाए रखता है जबकि प्रबंधनीय कम्प्यूटेशनल ओवरहेड जोड़ता है, हालांकि इसकी क्रिप्टोग्राफिक सुरक्षा के लिए और अधिक सत्यापन की आवश्यकता है।

Manu Narula, Jasraj Meena, Dinesh Kumar Vishwakarma2026-08-28
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The Say-Do Gap Architecture Applied to Agentic AI: A Reproducible NLP Pipeline for Detecting Governance Rhetoric–Reality Divergence in Corporate ESG Communication

यह अध्ययन एक पुनरुत्पादक, द्विभाषी एनएलपी (NLP) पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो IBEX 35 इंडेक्स के भीतर एजेंटिक एआई (agentic AI) के संबंध में कॉर्पोरेट वक्तव्य और अवलोकन योग्य शासन प्रथाओं के बीच विचलन का पता लगाने के लिए 'से-डू गैप इंडेक्स' (Say-Do Gap Index) आर्किटेक्चर को अनुकूलित करता है, जो पारंपरिक ईएसजी (ESG) डोमेन से परे इस ढांचे की सामान्यीकरण क्षमता को प्रदर्शित करता है।

Alfredo Merlet2026-08-28
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3D Surface Reconstruction from Point Clouds via Explicitly Geometrically Weighted RBF Neural Interpolation

यह शोध पत्र एक नवीन 3D सतह पुनर्निर्माण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो रेडियल बेसिस फंक्शन (RBF) न्यूरल इंटरपोलेशन को सक्रियता मैट्रिक्स (activation matrix) में स्पष्ट रूप से ज्यामितीय ऊंचाई भार (geometric altitude weights) को समाहित करके और बड़े पैमाने के अनस्ट्रक्चर्ड पॉइंट क्लाउड्स के उच्च-सटीक, गणनात्मक रूप से कुशल पुनर्निर्माण को प्राप्त करने के लिए कॉम्पैक्टली सपोर्टेड कर्नेल्स के साथ K-मीन्स क्लस्टरिंग का उपयोग करके उन्नत करता है।

Mohamed Cherkaoui Eddeqaqi2026-08-28
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An analysis of university ranking systems using an unsupervised machine learning-based ranking framework

यह अध्ययन प्रिसिंपल कंपोनेंट एनालिसिस और फैक्टर एनालिसिस का उपयोग करते हुए एक अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है ताकि लेटेंट फैक्टर्स (अव्यक्त कारकों) को व्युत्पन्न करने और संतुलित भार लागू करने के माध्यम से विश्वविद्यालय रैंकिंग की पारदर्शिता और स्थिरता को मान्य और उन्नत किया जा सके, जो अंततः यह प्रदर्शित करता है कि जबकि व्यक्तिगत रैंक उतार-चढ़ाव वाले होते हैं, शीर्ष ऑस्ट्रेलियाई विश्वविद्यालयों के समग्र वितरण पैटर्न THE और QS जैसी स्थापित प्रणालियों के अनुरूप सुसंगत बने रहते हैं।

Yipeng Zhu, Yuanxi Peng, Mengtong Li, Rohitash Chandra2026-08-28
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Where Abstention Lives: A Pre-Registered Four-Way Comparison of Abstention Interfaces in a Small Language Model with Versioned Memory

यह प्री-रजिस्टर्ड अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि वर्जन्ड मेमोरी वाले एक छोटे भाषा मॉडल में, एक अलग बाइनरी हेड के माध्यम से एब्स्टेंशन (abstention) को लागू करना शब्दावली टोकन और मेमोरी स्लॉट्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, क्योंकि यह निर्णय को जनरेशन सॉफ्टमैक्स से अलग कर देता है, जिससे सीमित सटीकता मार्जिन के बावजूद "मुझे नहीं पता" कहने की क्षमता को सीखना संभव हो जाता है।

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-08-28
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Pose Grammar Based Deep Neural Network for 3D Human Pose Estimation

यह शोध पत्र HEpose का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो 2D जोड़ों की स्थितियों से 3D मानव मुद्राओं को प्रभावी ढंग से अनुमानित करने के लिए समानांतर रैखिक और अवशिष्ट परतों (parallel linear and residual layers) का उपयोग करता है, जिससे बेसलाइन विधियों की तुलना में सटीकता में 50% का सुधार प्राप्त होता है।

Zinia Sultana, Md Hasanul Kabir2026-08-28
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Low data image based urban noise estimation

यह शोधपत्र एक संसाधन-कुशल मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो केवल 400 नमूनों का उपयोग करके साधारण स्मार्टफोन छवियों से शहरी पृष्ठभूमि शोर के स्तरों की भविष्यवाणी करता है, जो ट्रांसफार्मर-आधारित सिमेंटिक सेगमेंटेशन को व्याख्या योग्य हस्तनिर्मित विशेषताओं के साथ जोड़ता है, जिससे साइकोअकॉस्टिक थ्रेशोल्ड (मनो-ध्वनिक सीमा) के विरुद्ध मान्य, स्केलेबल और नागरिक-विज्ञान-संचालित ध्वनिक निगरानी सक्षम होती है।

Priyanshu Sarma-Sarkar, Rajkumar Saini2026-08-28