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यह शोध पत्र TITAN को प्रस्तुत करता है, जो एक विविधता-संचालित स्टैक्ड एन्सेम्बल मॉडल है जो HFEA रजिस्ट्री का उपयोग करके IVF चक्रों के लिए लाइव जन्म परिणामों की भविष्यवाणी करने में अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करने हेतु पांच ट्री-आधारित लर्नर्स और एक कस्टम मल्टी-ब्रांच न्यूरल नेटवर्क को कठोर लीकेज डिटेक्शन और बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ एकीकृत करता है।
यह अध्ययन एक कस्टम सात-परत वाले कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मॉडल का प्रस्ताव करता है जो ब्रेन एमआरआई छवियों को ग्लियोमा, मेनिन्जियोमा, पिट्यूटरी और सामान्य श्रेणियों में वर्गीकृत करने में 96.10% टेस्ट सटीकता प्राप्त करता है, जो प्री-ट्रेन्ड मॉडल्स पर निर्भर किए बिना कंप्यूटर-एडेड डायग्नोसिस के लिए मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक डोमेन-नॉलेज-ड्रिवन हाइरार्किकल कोलैबोरेटिव लर्निंग (DKHCL) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो उच्च-सटीक व्यक्तिगत शारीरिक फिटनेस अनुशंसाओं को प्राप्त करने के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट फीचर चयन को ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीन प्रेडिक्शन और एक्यूट-क्रोनिक वर्कलोड रेश्यो बाधाओं के साथ एकीकृत करता है, जो उन्नत बेसलाइनों के विरुद्ध उत्कृष्ट ऑफलाइन प्रदर्शन और एक प्रोस्पेक्टिव फील्ड वैलिडेशन में चोट में कमी और लक्ष्य-प्राप्ति दक्षता में महत्वपूर्ण वास्तविक सुधार प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक उन्नत EA-Transformer मॉडल प्रस्तावित करता है जो विभिन्न लुप्त तंत्रों (missing mechanisms) और दरों के तहत बिजली भार के समय-श्रृंखला डेटा (power load time-series data) की उच्च-परिशुद्धता पूर्णता प्राप्त करने के लिए एक दोहरी-आधारभूत प्री-फिलिंग रणनीति, एक गतिशील रूप से क्षय होने वाले विकासवादी एल्गोरिदम और एक बहु-आयामी भारित हानि फलन को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि स्पष्ट इरादा मॉडलिंग (explicit intention modeling), विशेष रूप से उन वातावरणों में जहाँ प्रत्येक भागीदार प्रकार के लिए विशिष्ट सर्वोत्तम प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, अप्रत्यक्ष विधियों की तुलना में सहयोगात्मक प्रदर्शन में सुधार करता है, क्योंकि यह श्रम विभाजन स्थापित करके एक भागीदार के स्थिर चरित्र को उनकी गतिशील मानसिक अवस्था से अलग करता है, जिससे भागीदार की असंगति कम हो जाती है।
यह शोध पत्र सूक्ष्म-स्तरीय संकेत भाषा पहचान को आगे बढ़ाने के लिए 15 प्रतिभागियों से 160 हस्त-आकृतियों (handshape) की श्रेणियों के लिए 144,000 RGB छवियों का एक बड़े पैमाने पर, HamNoSys-आधारित डेटासेट प्रस्तुत करता है और विषय-निर्भर (subject-dependent) एवं लीव-वन-सब्जेक्ट-आउट (leave-one-subject-out) मूल्यांकन प्रोटोकॉल के तहत विभिन्न डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग मॉडलों का उपयोग करके बेसलाइन प्रदर्शन स्थापित करता है।
यह शोध पत्र SEEDS को प्रस्तुत करता है, जो डिजिटल स्वास्थ्य में टिकाऊ आवश्यकताओं के इंजीनियरिंग (सस्टेनेबल रिक्वायरमेंट्स इंजीनियरिंग) के लिए एक भूमिका-जागरूक ढांचा है, जो बहुआयामी स्थिरता मूल्यांकनों को कार्रवाई योग्य निर्णय रिकॉर्ड और आवश्यकताओं में संचालित करता है, जिसे व्यावहारिक अपनाने को बढ़ाने के लिए एक नवीन LLM-सहायता प्राप्त ड्राफ्टिंग टूल द्वारा समर्थित किया गया है।
यह अध्ययन एक हाइब्रिड रैंडम फॉरेस्ट और डिफरेंशियल इक्वेशन (RF-DE) कंट्रोलर प्रस्तावित करता है जो मौजूदा नो फ्रैगमेंटेशन कंट्रोल और स्टोरेज फ्रैगमेंटेशन-इन्फॉर्मड गार्बेज कलेक्शन विधियों की तुलना में कम फ्रैगमेंटेशन अनुपात, काफी कम I/O लेटेंसी और उच्च स्टोरेज हेल्थ इंडेक्स प्राप्त करते हुए, डी-डुप्लिकेटेड स्टोरेज सिस्टम में विखंडन (फ्रैगमेंटेशन) को प्रभावी ढंग से कम करता है।
यह शोध पत्र PH-RAG को प्रस्तुत करता है, जो एक समानांतर हाइब्रिड रिट्रीवल फ्रेमवर्क है जो ओपन-डोमेन प्रश्नोत्तर पर अत्याधुनिक सटीकता और बेहतर विलंबता (लेटेंसी) प्राप्त करने के लिए फ्यूजन और रीरैंकिंग के साथ स्पार्स और डेंस रिट्रीवल को एक साथ निष्पादित करता है, जो बिना किसी नॉलेज ग्राफ या इटरेटिव क्रिटिक्स की आवश्यकता के जटिल एजेंटिक बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र कॉज़ैलिटी-कंस्ट्रेंड जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (CC-GANs) की समीक्षा करता है, जो भेदभावपूर्ण मार्गों को संबोधित करने के लिए साहचर्य पैटर्न से आगे बढ़कर संरचनात्मक कारण मॉडलों और हस्तक्षेपों को एकीकृत करते हुए पक्षपात-प्रतिरोधी डेटा उत्पन्न करते हैं, साथ ही एक तुलनात्मक वर्गीकरण प्रस्तावित करते हैं, निष्पक्षता-उपयोगिता व्यापार-बंदों (fairness-utility trade-offs) का सारांश प्रस्तुत करते हैं, और उच्च-जोखिम वाले उपयोग के लिए प्रमुख चुनौतियों की पहचान करते हैं।