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Security Analysis of Browser Artificial Intelligence Panel Privilege Escalation Vulnerability

यह शोध पत्र CVE-2026-0628 की पहचान और विश्लेषण करता है, जो गूगल क्रोम के जेमिनी लाइव एआई (Gemini Live AI) साइड पैनल में एक गंभीर प्रिविलेज एस्केलेशन (privilege escalation) भेद्यता है, जो बुनियादी अनुमतियों वाले एक्सटेंशन को संवेदनशील ब्राउज़र-स्तरीय संसाधनों तक पहुँचने की अनुमति देता है, यह प्रकट करते हुए कि विश्लेषित 73.9% एक्सटेंशनों के पास इस सुरक्षा अंतराल का फायदा उठाने के लिए आवश्यक अनुमतियाँ मौजूद हैं।

Fadly Kasim, Muhammad Yahya, Bakhrani Rauf, Taufiq Natsir2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ
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From Generation to Collaboration: Using LLMs to Edit for Empathy in Healthcare

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) का उपयोग स्वायत्त जनरेटर के बजाय चिकित्सकों की लिखित प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत करने के लिए संपादकीय सहायकों के रूप में करने से, भावनात्मक स्वर और चिकित्सा सटीकता दोनों के मूल्यांकन के लिए नवीन मात्रात्मक मेट्रिक्स द्वारा समर्थित, तथ्यात्मक सटीकता बनाए रखते हुए कथित सहानुभूति में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है।

Man Luo, Bahareh Bahareh, Amara Tariq, Halim Abbas, Umar Ghaffar, Christopher J Warren, Segun O. Kolade, Haidar M. Abdul (…)2026-07-14
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The GRACE Cycle: A General Large-Language-Model Framework for Phenotype Discovery with Unknown Cluster Number

यह शोध पत्र GRACE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन लार्ज-लैंग्वेज-मॉडल फ्रेमवर्क है जो पूर्व-निर्धारित क्लस्टर गणना की आवश्यकता के बिना, लॉन्ग कोविड और पार्किंसंस रोग के समूहों में विषम, मल्टीमॉडल डेटा में नैदानिक उपसमूहों (क्लिनिकल सबग्रुप्स) की इष्टतम संख्या को स्वचालित रूप से खोजने के लिए परिकल्पनाओं और साक्ष्यों को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करता है, जैसा कि लॉन्ग कोविड और पार्किंसंस रोग के समूहों में सत्यापित किया गया है।

Jing Wang, Zorina Galis, Tong Zhang, Yiming Luo, Amar Sra, Xing Niu, Jie Shen, Qiaomin Xie, Jeremy Weiss2026-07-14
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What's Missing in Autonomous Research? A Systematization of Systems, Benchmarks, and Verification

यह सर्वेक्षण 56 प्रणालियों और उनकी साक्ष्य विश्वसनीयता के लिए एक बहु-अक्षीय ढांचे को पेश करके स्वायत्त अनुसंधान के खंडित परिदृश्य को व्यवस्थित करता है, जो अनुसंधान आर्टिफ़ैक्ट्स उत्पन्न करने की क्षमता और उन्हें रिलीज़ करने से पहले उनका बचाव करने के लिए मजबूत सत्यापन तंत्रों के अभाव के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करता है।

Xingyu Ren, Youran Sun, Chugang Yi, Kejia Zhang, Jiaxuan Guo, Jianda Du, Haizhao Yang2026-07-14
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A multi-objective evolutionary approach to neural architecture search for clinical tabular classification: balancing predictive performance and model compactness

यह शोध पत्र MOGA-NAS को प्रस्तुत करता है, जो एक बहु-उद्देश्यीय विकासवादी एल्गोरिदम (multi-objective evolutionary algorithm) है जो नैदानिक सारणीबद्ध वर्गीकरण (clinical tabular classification) के लिए पूर्वानुमानित प्रदर्शन और मॉडल की संक्षिप्तता को प्रभावी ढंग से संतुलित करता है, जिससे F1-स्कोर को अधिकतम करना और पैरामीटर गणनाओं को कम करना एक साथ संभव होता है, जिसके परिणामस्वरूप पांच सार्वजनिक बेंचमार्क में बेहतर या तुलनीय सटीकता के साथ काफी छोटे मॉडल प्राप्त होते हैं।

Ivan V. Stepanyan, Menhai Hou, Safa A. Hameed2026-07-14
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Federated Learning Parameter Protection Based on Homomorphic Encryption and Selective User Decryption

यह शोध पत्र एक ऐसा फेडरेटेड लर्निंग सुरक्षा तंत्र प्रस्तावित करता है जो इन्फरेंस (inference) और छेड़छाड़ हमलों से प्रभावी ढंग से बचाव करने के साथ-साथ प्रशिक्षण दक्षता में लगभग 10% सुधार करने के लिए थ्रेशोल्ड पेलियर होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन को डेटा गुणवत्ता-आधारित चयनात्मक डिक्रिप्शन तंत्र और ECDSA हस्ताक्षरों के साथ जोड़ता है।

Zhangbing Li, Mingyu Xiao, Jiantian Xiao, Jinsheng Li, Shaobo Zhang2026-07-14
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Voice Tone-Based Emotion Detection Using Deep Learning: A Hybrid Transformer–CNN–BiLSTM Framework with Multi-Feature Fusion

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो पांच बेंचमार्क डेटासेट्स पर अत्याधुनिक स्पीच इमोशन रिकग्निशन प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए मल्टी-फीचर फ्यूजन के साथ CNN, ट्रांसफॉर्मर और BiLSTM परतों को एकीकृत करता है, जो मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में मजबूत सामान्यीकरण और महत्वपूर्ण सटीकता सुधार प्रदर्शित करता है।

ANUSHREE RAJ, PALLAVI M O, Aishwarya D Shetty, Athokpam Bikramjit Singh, K. Annapoorneshwari Shetty2026-07-14
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The StackPip Framework for Hybrid Ensemble Learning in Stellar Classification

यह अध्ययन StackPip फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो SDSS DR-17 डेटासेट पर स्टैकिंग क्लासिफायर का उपयोग करने वाला एक हाइब्रिड एनसेंबल लर्निंग दृष्टिकोण है, जिसने आकाशगंगाओं, तारों और क्वासरों में खगोलीय पिंडों को वर्गीकृत करने में 98% सटीकता प्राप्त की, जो विभिन्न व्यक्तिगत मशीन लर्निंग मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Smaranika Mohapatra, Kusumlata Jain, Harish Kumar Pamnani, Ananya Wadhwa, Kanika Mittal2026-07-14
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BayesMem-CD: Bayesian Temporal Memory Networkfor Uncertainty-Aware Dynamic Community Detection

यह शोध पत्र BayesMem-CD का प्रस्ताव करता है, जो एक बेयसियन मेमोरी-आधारित ढांचा है जो अनिश्चितता-जागरूक गतिशील समुदाय पहचान (डायनामिक कम्युनिटी डिटेक्शन) प्राप्त करने के लिए संभाव्य अनुमान को टेम्पोरल रेगुलराइजेशन के साथ एकीकृत करता है, जो शोर के विरुद्ध स्थिरता और वास्तविक संरचनात्मक परिवर्तनों के प्रति संवेदनशीलता के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाता है।

Daozheng Qu, Yanfei Ma, Liang Zhang, Yibo Wang2026-07-14
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AraCoT-Agent: Arabic Chain-of-Thought Distillation for Agentic Reasoning

यह शोध पत्र AraCoT-Agent को प्रस्तुत करता है, जो एक उच्च-गुणवत्ता वाले, फ़िल्टर किए गए डेटासेट (AraCoT) और एक रिवॉर्ड-वेटेड ट्रेनिंग ऑब्जेक्टिव का उपयोग करके अरबी मॉडलों में संरचित तर्क क्षमताओं को संकुचित (distill) करता है, जिससे नए AraAgent-Bench पर 55.7% का सापेक्ष सुधार प्राप्त होता है और अरबी एवं अंग्रेजी LLMs के बीच तर्क अंतराल को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जाता है।

Mohamed Ali Farag2026-07-14