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💻 संगणक विज्ञान

Investigating the application of differential fuzzing to support the identification and suppression of equivalent mutants: An experimental study

यह प्रयोगात्मक अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डिफरेंशियल फज़िंग (differential fuzzing) विविध वास्तविक दुनिया के सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट्स में समान म्यूटेंट्स (equivalent mutants) को कुशलतापूर्वक पहचानने और दबाने के लिए एक व्यावहारिक, भाषा-अज्ञेय (language-agnostic) दृष्टिकोण है, जो पारंपरिक टेस्ट सूट्स को मजबूत करने के लिए कार्रवाई योग्य इनपुट्स उत्पन्न करते हुए लगभग पूर्ण म्यूटेशन स्कोर प्राप्त करता है।

Bruno Ely Reis Garcia, Simone do Rocio Senger de Souza2026-08-27
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Laplacian-Guided R-Vine Copula Learning for Bayesian Networks with Mixed-Type Data

यह शोध पत्र हाइब्रिड कोपुला बायेसियन नेटवर्क (HCBN) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन एल्गोरिदम है जो रूपांतरण के बिना मिश्रित-प्रकार के डेटा से बायेसियन नेटवर्क संरचनाओं को सीखने के लिए लाप्लासियन स्पेक्ट्रल विश्लेषण को रेगुलर वाइन कोपुला फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत करता है ताकि मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर लॉग-लाइक्लीहुड और मॉडल जटिलता नियंत्रण प्राप्त किया जा सके।

afrooz moradbeiky, Farzin Yaghmaee2026-08-27
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CWMAN-EEG: Conditionally Weighted Multi-source Adversarial Network for Across-subject EEG Emotion Recognition

यह शोध पत्र CWMAN-EEG का प्रस्ताव करता है, जो एक सशर्त रूप से भारित बहु-स्रोत प्रतिकूल नेटवर्क (conditionally weighted multi-source adversarial network) है, जो साझा और व्यक्तिगत विशेषताओं को अलग करके तथा वितरण समानता के आधार पर स्रोत डोमेन को अनुकूल रूप से भारित करके क्रॉस-सब्जेक्ट EEG इमोशन रिकग्निशन की चुनौतियों को संबोधित करता है, जिससे SEED और SEED-IV डेटासेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Yufei Chen, Gang Zhou, Yu Nan, Rong Cao, Haohao Yin, Xuzhe Yan, Ziyang He2026-08-26
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A Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Models for Forecasting Vietnam's Export Coffee Prices

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि गेटेड रिकरेंट यूनिट (GRU), वियतनाम के रोबस्टा कॉफी निर्यात मूल्यों के पूर्वानुमान के दौरान गंभीर संरचनात्मक परिवर्तनों की अवधि में, मशीन लर्निंग मॉडल और अन्य डीप लर्निंग आर्किटेक्चर दोनों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि पद्धतिगत सीमाओं को पारदर्शी रूप से संबोधित करता है और फॉरवर्ड कॉन्ट्रैक्ट्स के लिए व्यावहारिक जोखिम पैरामीटर प्रदान करता है।

Quang Phung Duy, Hai Dang Cao Ha2026-08-26✓ Author reviewed ⓘ
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Robotic-Inspired Tri-Metaheuristic Framework with Neuromorphic Edge Intelligence for Real-Time Multi-Modal Biomedical Signal Processing and Clinical Decision Support

यह शोध पत्र एक नवीन रोबोटिक-प्रेरित ट्राई-मेटाहेयुरिस्टिक फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो न्यूरोमॉर्फिक एज इंटेलिजेंस के साथ एकीकृत है, जो उच्च नैदानिक सटीकता और अत्यंत कम शक्ति खपत प्राप्त करने के लिए वास्तविक समय के मल्टी-मोडल बायोमेडिकल सिग्नल प्रोसेसिंग को अनुकूलित करता है, जिससे निरंतर 72-घंटे की वियरेबल मॉनिटरिंग सक्षम होती है और प्रारंभिक रोग का पता लगाने के लिए क्लिनिकल निर्णय सहायता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Shaymaa E. Sorour, Mostafa Elbaz2026-08-26
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Evidence Constrained Agentic Retrieval Augmented Generation for Substation Civil Engineering Preliminary Design Documents in a Single Project Study

यह शोध पत्र EC-ARAG का प्रस्ताव करता है, जो एक साक्ष्य-प्रतिबंधित एजेंटिक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क है जो विनियमन-जागरूक रिट्रीवल, संघर्ष समाधान और दोहरे सत्यापन लूप को एकीकृत करके पारंपरिक RAG प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए सबस्टेशन सिविल इंजीनियरिंग प्रारंभिक डिजाइन ड्राफ्टिंग की विश्वसनीयता, निरंतरता और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Yizhang Huang, Xinhui Zhang2026-08-26
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Evaluation Pitfalls and Multimodal Baselines for the \dataset{} IoT Malware Dataset

यह शोध पत्र CIC-YNU-IoTMal2026 मल्टीमॉडल IoT मैलवेयर डेटासेट के लिए पहले व्यवस्थित बेसलाइन और मूल्यांकन प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है, जो रैंडम स्प्लिट्स से होने वाले डेटा लीकेज, लीकेज-मुक्त स्थितियों में सुप्त (dormant) नमूनों की उच्च मिस दर, और गंभीर क्रॉस-आर्किटेक्चर नाजुकता जैसे महत्वपूर्ण दोषों को उजागर करता है, साथ ही यह प्रदर्शित करता है कि मॉडल चयन के बजाय प्रोटोकॉल का चुनाव अंततः रिपोर्ट किए गए प्रदर्शन पर हावी रहता है।

Xuetong Zhang, Yifei Xing, Zhibin Guo, Jianmin Li2026-08-26
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A Localization-Aware Heterogeneous CNN Ensemble with Neural Meta- Fusion for Plant Disease Classification, with a Component Analysis on Laboratory and Field Images

यह शोध पत्र एक लोकलाइजेशन-अवेयर हेट्रोजेनियस सीएनएन एनसेम्बल (localization-aware heterogeneous CNN ensemble) को न्यूरल मेटा-फ्यूजन के साथ प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे प्लांट डिजीज क्लासिफिकेशन पाइपलाइन्स के महत्वपूर्ण घटक प्रयोगशाला सेटिंग्स में एनसेम्बल ब्रैडथ (ensemble breadth) और हैंडक्राफ्टेड डिस्क्रिप्टर्स से बदलकर फील्ड इमेजरी पर लागू होने पर लीफ लोकलाइजेशन (leaf localization) और लर्नड फ्यूजन (learned fusion) में स्थानांतरित हो जाते हैं, जिसे प्लांटविलेज (PlantVillage) और प्लांटडॉक (PlantDoc) डेटासेट्स पर कठोर एब्लेशन अध्ययनों के माध्यम से मान्य किया गया है।

Ehsan Gaballah2026-08-26
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Hybrid 3D-CNN, Bi-LSTM, and Transformer-Based Framework for Anomaly Detection of Human Behaviour in Video Surveillance with Adaptive Error Minimization

यह शोध पत्र एक नवीन हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो विविध पर्यावरणीय परिस्थितियों में फॉल्स अलार्म को महत्वपूर्ण रूप से कम करके वीडियो निगरानी में अत्याधुनिक, रियल-टाइम विसंगति का पता लगाने के लिए 3D-CNN, Bi-LSTM और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर को एक एडेप्टिव थ्रेशोल्ड मॉड्यूल और मल्टी-ऑब्जेक्टिव लॉस ऑप्टिमाइजेशन के साथ एकीकृत करता है।

Sameera yasam, Syed Ali Hussain, Vijaya Kumar Koppula2026-08-26
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CEGNN-Fraud: A Scalable Heterogeneous Temporal Graph Neural Network with Evidence-Constrained LLM Risk Reasoning

CEGNN-Fraud एक स्केलेबल हेटेरोजेनियस टेम्पोरल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो एक इवेंट-कंडीशन्ड रिलायबिलिटी गेट और साक्ष्य-आधारित जोखिम रिपोर्टिंग के लिए एक कंस्ट्रेंड LLM के माध्यम से वित्तीय धोखाधड़ी का पता लगाने की क्षमता को बढ़ाता है, जो मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में सटीकता, मजबूती और सामान्यीकरण में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Yilin zhong2026-08-26