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💻 संगणक विज्ञान

Federated Hybrid Deep Learning Framework for IoT Intrusion Detection Using N-BaIoT, CICIoT2023, and BoT-IoT Datasets

यह शोध पत्र IoT घुसपैठ का पता लगाने के लिए एक एंड-टू-एंड फेडरेटेड हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो गोपनीयता और संसाधन संबंधी बाधाओं को संबोधित करते हुए मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए N-BaIoT, CICIoT2023 और BoT-IoT डेटासेट पर विविध मॉडलों (CNN, LSTM और XGBoost सहित) को प्रीप्रोसेस और प्रशिक्षित करता है, जिसके परिणाम CICIoT2023 मल्टीक्लास डेटासेट की विशेष चुनौती को रेखांकित करते हैं।

Sonali Mishra^, R. Venkata Siva2026-08-25
💻 संगणक विज्ञान

A Patch-Routed Mixture-of-Experts for Continual MOBA Draft Recommendation

यह शोध पत्र निरंतर MOBA ड्राफ्ट अनुशंसा के लिए एक पैच-रूटेड मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो अनुकूलन को अलग करने के लिए वर्जन्ड पैच पहचानों का लाभ उठाता है, जिससे स्वतंत्र मॉडलों की तुलना में शून्य विस्मरण (zero forgetting) और कम स्टोरेज के साथ काफी तेज़ अभिसरण प्राप्त होता है, हालांकि पैच की धारा लंबी होने के साथ इसका गति लाभ कम हो जाता है।

Mohammadreza Mohammadnejad, Morteza Dorrigiv, Farzin Yaghmaee2026-08-25
💻 संगणक विज्ञान

An Attention-Enhanced MobileViT Framework for Multi-Task Skin Lesion Classification and Segmentation

यह शोधपत्र एक अटेंशन-एन्हांस्ड, लाइटवेट MobileViT-XS फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो त्वचा के घावों के संयुक्त वर्गीकरण (classification) और विभाजन (segmentation) के लिए कम्प्यूटेशनल दक्षता और नैदानिक विश्वसनीयता को प्रभावी ढंग से संतुलित करता है, जो भारी मॉडलों की तुलना में काफी कम मापदंडों (parameters) के साथ ISIC 2019 डेटासेट पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Yanqiang Ge, Bingqian Lu, Haoyu Wang, Zixu Yang, Zhan Zhang2026-08-25
💻 संगणक विज्ञान

A multi-scale neuralized Markov random field architecture for ECG arrhythmia recognition

यह शोध पत्र एक मल्टी-स्केल न्यूरलाइज्ड मार्कोव रैंडम फील्ड (MSMRF) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सटीक और नैदानिक रूप से प्रशंसनीय कार्डियक अतालता (कार्डियक एरिदमिया) की पहचान प्राप्त करने के लिए मल्टी-स्केल फीचर एक्सट्रैक्शन, इंफॉर्मेशन बॉटलनेक रेगुलराइजेशन और फिजियोलॉजिकल बाधाओं को एकीकृत करता है, जो सार्वजनिक ईसीजी डेटाबेस पर मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jibin Wang, Chen Wei, Lexuan Ma, Bo Shi2026-08-25
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Keratoconus severity detection using LSTM and machine learning techniques

यह अध्ययन OCT छवियों से रोगी के नेत्र मापदंडों का विश्लेषण करके केराटोकोनस की गंभीरता का पता लगाने के लिए दो लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) आधारित मशीन लर्निंग मॉडलों का उपयोग करता है, जो एकतरफा और द्विपक्षीय दोनों आंखों के डेटा पर विचार करके रोग की प्रगति की प्रभावी ढंग से निगरानी करता है।

Sibel Tariyan Ozyer2026-08-25
💻 संगणक विज्ञान

Design and evaluation of a mobile app for artificial intelligence education among healthcare students: A before-and-after study

यह बिफोर-एंड-आफ्टर अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फारसी-भाषा के मोबाइल एप्लिकेशन AIMedEdu ने स्वास्थ्य देखभाल के छात्रों की कथित मेडिकल एआई तत्परता में महत्वपूर्ण सुधार किया और उत्कृष्ट उपयोगिता रेटिंग प्राप्त की, हालांकि दीर्घकालिक शैक्षिक प्रभावशीलता और सामान्यीकरण की पुष्टि करने के लिए भविष्य के शोध की आवश्यकता है।

Seyyedeh Fatemeh Mousavi Baigi, Masoumeh Sarbaz, Khalil Kimiafar2026-08-25
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HAG-EUNet: Attention-Guided Deep Learning for Choroid Segmentation and Clinical Biomarker Extraction in Optical Coherence Tomography

यह शोध पत्र HAG-EUNet को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड डीप लर्निंग मॉडल है जो OCT छवियों में स्वचालित, उच्च-परिशुद्धता वाले कोरोइडल सेगमेंटेशन (choroidal segmentation) को प्राप्त करने और 32 नैदानिक रूप से प्रासंगिक बायोमार्कर निकालने के लिए एक EfficientNet-B3 एनकोडर को ट्रांसफार्मर-उन्नत U-Net डिकोडर के साथ संयोजित करता है, जो सटीकता और दक्षता दोनों में मानक U-Net बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jom Binoy, Gayathri S2026-08-25
💻 संगणक विज्ञान

KORAL-Net: Ordered Volumetric Representation and Boundary- Preserving Reconstruction for Three-Phase 3D DCE-MRI Segmentation

KORAL-Net एक क्रमबद्ध (ordered) 3D सेगमेंटेशन आर्किटेक्चर है जो तीन-चरणीय (three-phase) DCE-MRI में बाउंड्री साक्ष्य को संरक्षित करने के लिए वॉल्यूमेट्रिक प्रतिनिधित्व को मल्टी-स्केल फीचर पुनर्निर्माण से अलग करता है, जिससे आंतरिक और क्रॉस-कोहॉर्ट I-SPY डेटासेट्स दोनों पर nnU-Net v2 की तुलना में बेहतर डाइस (Dice) स्कोर और कम फाल्स पॉजिटिव प्राप्त होते हैं।

Gaixing Wei, Dezhen Zeng, Da Zeng, Shenglin Qin2026-08-25
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Artificial Neural Expert System based YOLOGen1_{Gen_1} detector for Autonomous Driving Problem

यह शोध पत्र एक यूनिवर्सल ऑटोनॉमस ड्राइविंग सिस्टम (UADS) का प्रस्ताव करता है जो अत्याधुनिक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमता प्राप्त करने के लिए एक उच्च-परिशुद्धता, विकसित YOLOGen1_{Gen_1} डिटेक्टर को एक आर्टिफिशियल न्यूरल एक्सपर्ट सिस्टम (ANES) और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLM) के साथ एकीकृत करता है, जबकि स्वायत्त ड्राइविंग में एनपी-हार्ड (NP-hard) चुनौतियों का समाधान भी करता है।

Maher Helaoui2026-08-25
💻 संगणक विज्ञान

Eliminating the Teacher Model: Uncertainty-Driven Data Selection for Resource-Constrained Recovery of Pruned Large Language Models

यह शोध पत्र PASER-NLL को पेश करता है, जो एक शिक्षक-मुक्त (teacher-free) डेटा चयन विधि है जो आक्रामक संरचनात्मक प्रूनिंग (structural pruning) के तहत बेहतर रिकवरी प्रदर्शन और महत्वपूर्ण संसाधन बचत प्राप्त करने के लिए प्रून किए गए मॉडलों के विफल होते KL-डाइवर्जेंस सिग्नल को छात्र के नेगेटिव लॉग-लाइक्लीहुड (negative log-likelihood) से बदल देता है।

Xianju Hao, Xiaozhao Fang, Yue Huang, Weijun Lv2026-08-25