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💻 संगणक विज्ञान

Reproducibility-Aware Evaluation of Hierarchical Multiple- Instance Learning for Patient-Level Thrombosis Detection from Compression Ultrasound

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि रोगी-स्तरीय थ्रोम्बोसिस का पता लगाने के लिए फिक्स्ड-फ्रेम बेसलाइन की तुलना में पदानुक्रमित मल्टीपल-इंस्टेंस लर्निंग की प्रारंभिक रूप से रिपोर्ट की गई श्रेष्ठता पर्यावरणीय विसंगतियों का एक आर्टिफैक्ट (कृत्रिम प्रभाव) थी और नियंत्रित परिस्थितियों में पुनरुत्पादित होने में विफल रही, जिससे स्थिर मॉडल लाभ के दावों का खंडन होता है।

Lei Jiao, Zhen Zhou, Hongsheng Yin, Jinhu Ma, Chuanhe Qian, Tao Li, Hao Zhang2026-10-19
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EchoMed Agent: A Foundation Model–Based Agentic Framework for Echocardiographic Left Ventricular Segmentation and Functional Assessment

EchoMed Agent एक फाउंडेशन मॉडल-आधारित एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो सटीक, फ्यू-शॉट अनुकूलन योग्य लेफ्ट वेंट्रिकुलर सेगमेंटेशन और विभिन्न क्लिनिकल साइटों में इजेक्शन फ्रैक्शन अनुमान प्राप्त करने के लिए एक लो-रैंक एडेप्टेड MedSAM2 वीडियो सेगमेंटेशन मॉडल को GPT-5.2 टूल-रूटिंग इंटरफेस और एक लाइटवेट एक्सिस-रिग्रेशन मॉड्यूल के साथ जोड़ता है।

Leshan Sun, Juan Farina, Songlin Zhao, Shuoyang Wei, Yuzhen Ding, Reza Arsanjani, Win-Kuang Shen, Wei Liu2026-10-19
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Short-Term Traffic Prediction: From Statistical Models to Spatial-Temporal Deep Learning

यह समीक्षा सांख्यिकीय मॉडलों से लेकर स्थानिक-कालिक (स्पैटियो-टेम्पोरल) डीप लर्निंग तक अल्पकालिक यातायात पूर्वानुमान के विकास का संश्लेषण करती है, जो इस क्षेत्र को सटीकता-जटिलता-परिनियोजन (डिप्लॉयबिलिटी) के बीच एक समझौते के रूप में प्रस्तुत करती है और स्थानिक संरचना एवं सामयिक गतिशीलता को संयुक्त रूप से मॉडल करने से हाल ही में हुई प्रगति को रेखांकित करते हुए स्केलेबिलिटी, अनिश्चितता और वास्तविक समय में परिनियोजन में प्रमुख भविष्य की दिशाओं की पहचान करती है।

Mohammad Sadraei2026-10-19
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A candidate-centred heterogeneous model ensemble improves semi-supervised segmentation of 3–<6 mm pulmonary nodules over a single enhanced Mean Teacher: internal and external testing

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक डेवलपमेंट-लॉक्ड, हेटेरोजेनियस मॉडल एन्सेम्बल, सिंगल एनहांस्ड मीन टीचर की तुलना में आंतरिक और बाहरी दोनों परीक्षणों में छोटे (3–<6 मिमी) पल्मोनरी नोड्यूल्स के सेमी-सुपरवाइज्ड सेगमेंटेशन को बेहतर बनाता है, हालांकि मामूली लाभ निश्चित रूप से यह सिद्ध नहीं करते कि हेटेरोजेनियस ऑब्जेक्टिव्स सामान्य एन्सेम्बल प्रभावों से परे लाभ प्रदान करते हैं।

Hao Li, Zhenhua Zhu, Xiaoxiao Wang, Yong Cheng, Fang Li2026-10-19
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Adversarial Attack on Deep Learning Based Network Intrusion Detection Systems: An Empirical Analysis across Datasets and Features

यह शोध पत्र अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित करता है कि डीप लर्निंग-आधारित नेटवर्क घुसपैठ पहचान प्रणाली विभिन्न डेटासेट और फीचर सेटों में एडवरसेरियल इवेजन हमलों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं, जो यह प्रकट करता है कि यह संवेदनशीलता डेटासेट-विशिष्ट समस्या के बजाय सीखे गए निर्णय सतह (डिसीजन सरफेस) का एक अंतर्निहित गुण है, और यह पहचानने के लिए कि कौन से इनपुट फीचर्स गड़बड़ी (परटर्बेशन) के प्रति सबसे अधिक संवेदनशील हैं, एक फीचर वल्नरेबिलिटी इंडेक्स प्रस्तावित करता है।

Gundapu Thirupathi, V Thirupathi2026-10-19
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ANCHOR: An English-to-Chinese Transcreation Method for Transferring Check-Worthiness Estimation Data

यह शोध पत्र ANCHOR का प्रस्ताव करता है, जो एक अनुकूली ट्रांसक्रिएशन (transcreation) विधि है जो अंग्रेजी चेक-वर्थिनेस (check-worthiness) डेटा को डोमेस्टिकेट (domesticate) या फॉरेनराइज (foreignize) करने के लिए सांस्कृतिक निर्भरता को वर्गीकृत करती है, जो तथ्यात्मक दायरे, अभिकथन की शक्ति और लेबल सटीकता को संरक्षित करते हुए, एनोटेटेड संसाधनों को प्रभावी रूप से चीनी में स्थानांतरित करती है।

Yinglong Yu, Fang Yuan, Yu Huang, Yuchang Duan, Zhengyi Lyu, Yu Wang2026-10-19
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Privacy-Preserving Artificial Intelligence in Digital Learning: A Systematic Review of Federated Learning, Differential Privacy, Security, and Educational Utility in Higher Education

उच्च शिक्षा में गोपनीयता-संरक्षण (privacy-preserving) एआई पर 33 अध्ययनों के इस व्यवस्थित समीक्षा से पता चलता है कि जहाँ फेडरेटेड लर्निंग और डिफरेंशियल प्राइवेसी जैसी तकनीकें सीखने की उपयोगिता को बनाए रख सकती हैं, वहीं वर्तमान में इस क्षेत्र में कठोर सुरक्षा मूल्यांकनों, वास्तविक दुनिया के बहु-संस्थानिक क्रियान्वयन और शैक्षिक प्रभाव के व्यापक आकलन का अभाव है।

ADESEGUN NURUDEEN OSIJIRIN, Oliver Okechukwu, Leonard C. Anigbo2026-10-19
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A Novel System-Call Dataset for AI-Driven Host-Based Intrusion Detection in Containerized Cloud Environments

यह शोध पत्र CHASE को प्रस्तुत करता है, जो कंटेनराइज्ड क्लाउड वातावरण के लिए विशेष रूप से तैयार किया गया एक नवीन सिस्टम-कॉल डेटासेट है, जो समृद्ध प्रासंगिक विशेषताओं वाले 4,980 ट्रेसेस प्रदान करके मौजूदा लिनक्स-केंद्रित डेटा की कमियों को दूर करता है, और ज्ञात एवं अज्ञात घुसपैठ हमलों दोनों का उच्च सटीकता के साथ पता लगाने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

AMMAR MOUSTAFA2026-10-19
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Adaptive Multi-Reference Latent Fusion for Temporal Coherence and Specular Invariance in Generative Video Synthesis

यह शोध पत्र एक मल्टी-रेफरेंस लेटेंट फ्यूजन (MRLF) के साथ ड्यूल-स्टेज मॉड्यूलर पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो कंपोजिशनल फ्रेमिंग को टेम्पोरल सिंथेसिस से अलग करके, एक्टर-लेस जनरेटिव फिल्ममेकिंग में ज़ीरो-शॉट स्ट्रक्चरल कंटीन्यूटी और आइडेंटिटी स्टेबिलिटी प्राप्त करता है, जिसके परिणामस्वरूप न्यूनतम पिक्सेल डेविएशन और कम प्रोसेसिंग लेटेंसी के साथ उच्च-फिडेलिटी वीडियो जनरेशन प्राप्त होता है।

Riham Hilal2026-10-19
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Cost-Aware Adaptive Credit Card Fraud Detection Under Concept Drift: A Comparative Evaluation of Model-Maintenance Policies

यह शोध पत्र कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट (concept drift) के तहत क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए पांच मॉडल-रखरखाव नीतियों का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि बार-बार पुन:प्रशिक्षण (retraining) उच्चतम पहचान प्रदर्शन प्रदान करता है, एक लागत-जागरूक अनुकूल इंजन (cost-aware adaptive engine) सटीकता और पुन:प्रशिक्षण आवृत्ति के बीच एक संतुलित समझौता पेश करता है, जो अनिवार्य रूप से कुल अनुकूलन लागतों को न्यूनतम नहीं करता है।

Sailee Abhale, Om Bhadange, Samarth Gayake, Jagdish Malkar2026-10-19