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यह शोध पत्र यूरोपीय साइबर सुरक्षा कौशल ढांचों (frameworks) की एक व्यवस्थित मानचित्र समीक्षा प्रस्तुत करता है, जो 94 स्रोतों से साक्ष्यों को संरचित सीमा और संवर्धन स्तंभों में संश्लेषित करने के लिए पदानुक्रमित ज्ञान ग्राफों का उपयोग करता है, जिससे वर्तमान विखंडन को संबोधित किया जा सके और पारिस्थितिकी तंत्र सामंजस्य के लिए एक एकीकृत साक्ष्य आधार प्रदान किया जा सके।
यह शोध पत्र ODConv-GFPN-LSPCD का प्रस्ताव करता है, जो एक बहु-मॉड्यूल उन्नत YOLOv11n आर्किटेक्चर है जो चुनौतीपूर्ण अंतर्जलीय वातावरण में समुद्री जीवों का पता लगाने के लिए उत्कृष्ट सटीकता और वास्तविक समय की दक्षता प्राप्त करने हेतु ओम्नी-डायमेंशनल डायनेमिक कन्वोल्यूशन, एक जिराफ फीचर पिरामिड नेटवर्क और एक लाइटवेट शेयर्ड कन्वोल्यूशनल डिटेक्शन हेड को एकीकृत करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सीटी (CT) पर किडनी स्टोन डिटेक्शन के लिए डीप लर्निंग मॉडल्स में इमेज-लेवल डेटा स्प्लिटिंग, डेटा लीकेज के कारण रिपोर्ट की गई सटीकता को लगभग नौ प्रतिशत अंकों से कृत्रिम रूप से बढ़ा देता है, और विश्वसनीय नैदानिक प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए पेशेंट-वाइज (रोगी-वार), कैलिब्रेटेड और अनसर्टेनिटी-अवेयर (अनिश्चितता-जागरूक) मूल्यांकन प्रोटोकॉल की वकालत करता है।
यह शोध पत्र प्रतीकात्मक प्रतिगमन (सिंबॉलिक रिग्रेशन) के लिए एक नवीन विकासवादी एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो फंक्शन युग्मों के बीच सुचारू, एकल-चर पैरामीटराइज्ड अनुवादों के साथ एक सार्वभौमिक फलन टेम्पलेट का उपयोग करता है ताकि फंक्शन सेट को कम किया जा सके और अवकलनीय निरंतरता (डेरिवेटिव कंटीन्यूटी) सुनिश्चित की जा सके, जो मानक बेंचमार्क पर इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र SGRI-HF ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो प्रश्नावली डेटा में जटिल क्रॉस-डोमेन निर्भरता और व्यक्तिगत अंतरों को पकड़कर कॉलेज छात्रों के मानसिक स्वास्थ्य जोखिमों की प्रभावी ढंग से पहचान करने के लिए सिमेंटिक ग्रुप मॉडलिंग, एडेप्टिव गेटिंग और हेटेरोजेनियस फ्यूजन का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा तरीकों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र NIST SP 800-52 Rev. 2 का उपयोग करके TLS मानदण्ड संबंधी आवश्यकताओं के वर्गीकरण को स्वचालित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि एन्सेम्बल विधियाँ 93.75% सटीकता प्राप्त करती हैं, लेकिन "SHOULD NOT" और "MAY" भाषा के बीच व्यवस्थित भ्रम वर्तमान LLMs को स्टैंडअलोन अनुपालन ऑडिटिंग के लिए अपर्याप्त रूप से अविश्वसनीय बनाता है।
यह शोधपत्र ईयू एआई एक्ट (EU AI Act) और साइबर रेजिलिएंस एक्ट (Cyber Resilience Act) के परिणाम-उन्मुख साइबर सुरक्षा दायित्वों और एलएलएम-आधारित स्वायत्त एजेंटों (LLM-based autonomous agents) के लिए विशेष रूप से तैयार किए गए ठोस तकनीकी नियंत्रणों और सत्यापन साक्ष्यों के साथ उनके प्रावधानों को मैप करके, उनके बीच के अंतर को पाटता है।
यह शोध पत्र एक कस्टम PyTorch "Mini-Xception" मॉडल का उपयोग करके एक हल्का, वास्तविक समय वाला चेहरे के भाव पहचान प्रणाली प्रस्तुत करता है जिसे वर्गमूल व्युत्क्रम आवृत्ति भारण (square root inverse frequency weighting) के साथ FERPlus डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, जो बिना किसी महत्वपूर्ण GPU संसाधनों की आवश्यकता के Apple M1 Pro पर 75.40% संतुलित परीक्षण सटीकता और 30 FPS प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र टास्क-एडेप्टिव कैलिब्रेशन (TAC) को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का मॉड्यूल है जो न्यूनतम कंप्यूटेशनल ओवरहेड बनाए रखते हुए मल्टीमॉडल लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट अंडरस्टैंडिंग और एविडेंस लोकलाइजेशन सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए टास्क-कंडीशन्ड क्रॉस-मोडल रेक्टिफिकेशन को डिस्टेंस-अवेयर रिडिस्ट्रीब्यूशन के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र दावा करता है कि इसने एक क्रांतिकारी "प्रजननकारी एआई" (Reproductive AI) प्रणाली को साकार किया है जो एक टोपोलॉजिकल मेर्सन लैटिस (topological Mersenne lattice) और फेज़-रेज़ोनेंट सर्किट का उपयोग करके पारंपरिक जनरेटिव एआई की ऊर्जा और विलंबता सीमाओं को दरकिनार कर देता है, ताकि शून्य मतिभ्रम (zero hallucinations) के साथ नियतात्मक, शून्य-मेमोरी इंटेलिजेंस रिट्रीवल और नाटकीय रूप से कम बिजली खपत प्राप्त की जा सके।