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💻 संगणक विज्ञान

The Largest Robot in the World: Agentic Conversational Control of a Particle Accelerator via MCP and Digital Twin

यह शोध पत्र एलेट्रा 2.0 (Elettra 2.0) कण त्वरक के लिए एक एआई-सहायता प्राप्त नियंत्रण आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो एक डिजिटल ट्विन के माध्यम से सुरक्षित, प्राकृतिक भाषा पर्यवेक्षी नियंत्रण को सक्षम करने के लिए एक पदानुक्रमित ढांचे के भीतर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल को एकीकृत करता है, जिससे बिना किसी असुरक्षित क्रिया के 95% से अधिक कमांड सफलता दर प्राप्त होती है।

R. Pugliese, E. Allaria, A. Bogani, G. Gaio, L. Pivetta, C. Scafuri, L. Zambon, E. Karantzoulis, S. Krecic, G. Kourousia (…)2026-08-25
💻 संगणक विज्ञान

Performance Analysis of Neural Network Models Integrating Attention Mechanisms in Translation Alignment Tasks

यह अध्ययन न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन की सीमाओं को संबोधित करने के लिए मल्टी-हेड अटेंशन (MHA) के साथ संवर्धित एक बायडायरेक्शनल लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (BiLSTM) मॉडल प्रस्तावित करता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में अलाइनमेंट सटीकता, BLEU और METEOR स्कोर में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Dandan Wang2026-08-25
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MAL-BAYES-III: Hamiltonian Monte Carlo Posterior Neural-Head Inference for Calibrated Obfuscated Malware Detection in Memory Forensics

यह अध्ययन MAL-BAYES-III पेश करता है, जो एक आंशिक-बेयस ढांचा (partial-Bayesian framework) है जो मेमोरी फोरेंसिक्स में अस्पष्ट (obfuscated) मालवेयर का पता लगाने के लिए कैलिब्रेटेड, अनिश्चितता-जागरूक संभावनाओं को उत्पन्न करने हेतु विशेष रूप से एक कॉम्पैक्ट क्लासिफिकेशन हेड पर हैमिल्टोनियन मोंटे कार्लो (Hamiltonian Monte Carlo) लागू करता है, जो कच्चे सटीकता (raw accuracy) में पारंपरिक ग्रेडिएंट बूस्टिंग से आगे न बढ़ने के बावजूद नैदानिक मूल्य और चयनात्मक समीक्षा क्षमताएं प्रदान करता है।

William Atuahene Agyei, Michael Asante, Kwabena Owusu-Agyemang, Kate Takyi2026-08-25
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Modeling Functional Urban Centrality via Graph Attention Networks and Multi-Source Spatial Data Fusion

यह अध्ययन एक अनसुपरवाइज्ड ग्राफ अटेंशन नेटवर्क ऑटोएन्कोडर (GAT-AE) फ्रेमवर्क पेश करता है जो गतिशील कार्यात्मक शहरी केंद्रीयता (dynamic functional urban centrality) को मॉडल करने के लिए स्ट्रीट नेटवर्क टोपोलॉजी के साथ बहु-स्रोत भू-स्थानिक डेटा को संलयित (fuse) करता है, जो पारंपरिक रैखिक विधियों की तुलना में बेहतर स्थानिक सुसंगतता और जटिल गैर-रैखिक शहरी घटनाओं की पहचान करने की क्षमता प्रदर्शित करता है।

Rida AZMI, Jérôme CHENAL, Oussama KHARBACH, El Bachir DIOP, Seyid Abdellahi EBNOU ABDEM, Ayoub LAHLOUH, Mariem BOUNABI (…)2026-08-25
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From Reasoning Allocation to Behavioural Specialisation: Boundary Results in Multi-Robot Systems

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि जबकि परिणाम-जागरूक तर्क आवंटन (outcome-aware reasoning allocation) सैद्धांतिक रूप से मूल्यवान है, बहु-रोबोट प्रणालियों में इसका व्यावहारिक कार्यान्वयन उच्च-मूल्य वाले अवसरों की अंतर्निहित विरलता (sparsity) द्वारा गंभीर रूप से सीमित है, जिससे सीखे गए राउटरों में क्लासिफायर कोलैप्स (classifier collapse) होता है और प्रतिनिधिमंडल (delegation) या विशिष्टता (specialization) के माध्यम से वास्तविक उभरती हुई सामूहिक संज्ञान (emergent collective cognition) उत्पन्न करने में विफल रहता है।

Pouya Mansournia2026-08-25✓ Author reviewed ⓘ
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Hybrid ICA–Local Search for the Multi-Depot Vehicle Routing Problem

यह शोध पत्र मल्टी-डिपो व्हीकल राउटिंग प्रॉब्लम के लिए ग्राहक-से-डिपो असाइनमेंट और वाहन मार्गों को एक साथ अनुकूलित करने हेतु स्थानीय खोज (लोकल सर्च) के साथ संयुक्त एक द्वि-स्तरीय हाइब्रिड इंपीरियलिस्ट कॉम्पिटिटिव एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो मानक बेंचमार्क पर लगभग 2% के अंतराल के साथ प्रतिस्पर्धी परिणाम प्राप्त करता है।

Rafiatun Ferdous Khan Lubaba2026-08-25
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When Does Channel Pruning Help Noise-Robust Pedestrian Detection? A Cross-Dataset Empirical Study

यह शोध पत्र अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित करता है कि चैनल प्रूनिंग (channel pruning) केवल कम-डेटा और उच्च-अतिरेक (high-redundancy) वाले परिदृश्यों में एक नियमितकर्ता (regularizer) के रूप में कार्य करके शोर-रोधी (noise-robust) पैदल यात्री पहचान को बढ़ाती है, जबकि विविध डेटासेटों में सामान्यीकरण करने में विफल रहती है और केवल मामूली कम्प्यूटेशनल बचत प्रदान करती है।

Vo Thanh Kiet, Rene Jaros, Ly Duc Minh, Petr Bilik, Radek Martinek2026-08-25
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EEG-Based Depression Detection Using CNN–GRU and MRMR Feature Selection

यह शोध पत्र MODMA डेटासेट पर 96.74% की औसत सटीकता प्राप्त करते हुए, EEG संकेतों से मेजर डिप्रेसिव डिसऑर्डर का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए mRMR फीचर सिलेक्शन द्वारा संवर्धित एक हाइब्रिड CNN-GRU डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, साथ ही विविध नैदानिक डेटा पर और अधिक सत्यापन की आवश्यकता को भी रेखांकित करता है।

Mohammad Reza Yousefi, Elias Ebrahimzadeh, Hajar Ismail Al-Tamimi, Lila Rajabion, Amin Dehghani2026-08-25
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Mechanistic Circuit Tracking Causal Activation Patching and Formation Trajectories in Transformer Architectures

यह शोध पत्र मैकेनिस्टिक सर्किट ट्रैकिंग (Mechanistic Circuit Tracking) को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर ढांचा है जो एआई सुरक्षा और संरेखण (AI safety and alignment) को बढ़ाने के लिए प्री-ट्रेनिंग के दौरान अटेंशन सर्किट्स के उद्भव को ट्रेस करने और उनकी कारण संबंधी मजबूती (causal robustness) को एक नए सर्किट स्टेबिलिटी इंडेक्स (Circuit Stability Index) के माध्यम से मापने के लिए डायरेक्ट लॉजिट एट्रिब्यूशन (direct logit attribution), कॉज़ल एक्टिवेशन पैचिंग (causal activation patching) और एब्लेशन तकनीकों को जोड़ता है।

Yash Prajapati2026-08-25
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Beyond F1: A Study of LLM Reliability in Smart Contract Vulnerability Detection

यह अध्ययन स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट भेद्यता (vulnerability) का पता लगाने पर 14 लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि मॉडल का चयन, प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों या बढ़े हुए इन्फरेंस-टाइम कंप्यूटेशन की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है, क्योंकि बड़े फ्रंटियर मॉडल्स बेहतर विश्वसनीयता प्रदर्शित करते हैं जबकि छोटे मॉडल्स और विस्तारित रीजनिंग तकनीकें प्रदर्शन को कम कर सकती हैं।

Durjoy Majumdar2026-08-25