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💻 संगणक विज्ञान

MoEMory: Long-Term User Memory as a Routing Policy on Frozen Mixture-of-Experts Language Models

MoEMory फ्रोजन मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक नवीन दीर्घकालिक मेमोरी प्रतिमान पेश करता है जो मौजूदा क्षमताओं को नए टोकन या पैरामीटर्स इंजेक्ट किए बिना चुनिखंड रूप से सक्रिय करने के लिए प्रति-उपयोगकर्ता जानकारी को एक रूटिंग बायस के रूप में संग्रहीत करता है, जिससे असंबंधित प्रश्नों में लगभग शून्य लीकेज प्राप्त होता है और यह पारंपरिक इंजेक्शन-आधारित मेमोरी विधियों के समानांतर और पूरक बना रहता है।

Chenxi He2026-08-24
💻 संगणक विज्ञान

AI-generated Academic Publications and Research Integrity: A Cross-National Analysis of Trends, Detection Methods, and Policy Responses (India vs. Global Standards, 2020-2026)

यह सीमापार अध्ययन (2020-2026) भारत और वैश्विक स्तर पर एआई-जनित शैक्षणिक सबमिशन की तीव्र वृद्धि का विश्लेषण करता है, जो तुलनीय भेद्यता दरों को प्रकट करता है लेकिन भारत में महत्वपूर्ण नीतिगत अंतराल को दर्शाता है, और अनुसंधान अखंडता को सुरक्षित करने के लिए साक्ष्य-आधारित, बहु-विधि पहचान और संस्थागत जवाबदेही ढांचे का प्रस्ताव करता है।

JAINISH BHAGAT2026-08-24
💻 संगणक विज्ञान

YOLO-Based Deep Learning for Citrus Fruit Detection, Counting, and Yield Estimation in Complex Orchard Environments: A Systematic Review

साइट्रस फलों के पता लगाने और उपज के अनुमान के लिए YOLO-आधारित डीप लर्निंग का उपयोग करने वाले 88 अध्ययनों का यह व्यवस्थित समीक्षा यह प्रकट करती है कि जबकि यह क्षेत्र एक उच्च औसत परिशुद्धता प्राप्त करने वाले एक सामान्य तकनीकी टूलकिट पर केंद्रित हो गया है, इसमें मानकीकृत बेंचमार्क, विविध डेटासेट और कठोर सांख्यिकीय सत्यापन की गंभीर कमी है, जिसके परिणामस्वरूप पूर्वाग्रह का उच्च समग्र जोखिम होता है।

Paola D'Antonio, Luis Alcino Conceição, Danilo Travascia, Lucas Santos Santana, Josiane Maria da Silva, Francesco Toscan (…)2026-08-24
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Transaction Intent Graph: Semantic Cross-LayerDefense Orchestration for Microservices PaymentSystem

यह शोध पत्र TIG-CDO को प्रस्तुत करता है, जो एक सिमेंटिक क्रॉस-लेयर डिफेंस ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क है जो माइक्रोसर्विसेज पेमेंट सिस्टम में कंपोजिट स्लो-डिग्रेडेशन अटैक्स (CSDA) का पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए ट्रांजैक्शन इंटेंट ग्राफ का निर्माण करता है, जो विश्लेषण को व्यक्तिगत HTTP अनुरोधों से हटाकर कारण-आधारित क्रमबद्ध मल्टी-स्टेप ट्रांजैक्शन पर स्थानांतरित करता है, जिससे 99.9% SLA अनुपालन प्राप्त होता है और पारंपरिक लेयर्ड डिफेंस की तुलना में फॉल्स पॉजिटिव्स में काफी कमी आती है।

Amit Rangari2026-08-24
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Detection and Safeguarding of Chinese Toxic Content from Users and LLMs: A Survey

यह शोध पत्र एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है जो चीनी सोशल मीडिया पर उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न विषाक्त सामग्री का पता लगाने और चीनी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) को LLM-जनित विषाक्तता से सुरक्षित रखने पर शोध की व्यवस्थित रूप से समीक्षा करता है, जिसका उद्देश्य खंडित प्रगति को समेकित करना और भविष्य के विकास के लिए प्रमुख चुनौतियों की पहचान करना है।

JunYu Lu, Weiming Wang, Deyi Ji, Lanyun Zhu, Bo Xu, Liang Yang, Hongfei Lin, Roy Ka-Wei Lee2026-08-24
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EPDA: An Efficient and Privacy-preserving Dual Aggregation Scheme for Federated Learning in VANETs

यह शोध पत्र EPDA का प्रस्ताव करता है, जो VANETs में फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक कुशल और गोपनीयता-संरक्षण युक्त डुअल एग्रीगेशन योजना है, जो मॉडल की गोपनीयता, गुमनामी और अनलिंकेबिलिटी सुनिश्चित करते हुए कम्प्यूटेशनल और संचार ओवरहेड्स को काफी कम करती है।

Yifeng Zhao, Qingqing Xie2026-08-24
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Integrating Random Number Generation with the Rabin Cryptosystem for a Robust Two-Way Authentication in RFID

यह शोध पत्र IoT वातावरण में कम लागत वाले RFID सिस्टम के लिए एक लागत प्रभावी, सुदृढ़ दो-तरफ़ा प्रमाणीकरण प्रोटोकॉल का प्रस्ताव करता है जो गोपनीयता बढ़ाने, रीप्ले और ब्रूट फ़ोर्स हमलों को रोकने और सूचना की नवीनता सुनिश्चित करने के लिए रैंडम नंबर जनरेशन के साथ राबिन क्रिप्टोसिस्टम को एकीकृत करता है।

Yuanjia Ma, Jikun Guo, Canpeng Zheng, Qiujin Zhang, Yang Zhang2026-08-24
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Visual Foundation Models with Adapter Learning for Parkinson’s Disease Recognition based on OCT Images

यह शोध पत्र एक पैरामीटर-कुशल पार्किंसंस रोग पहचान ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक डीप न्यूरल नेटवर्क की तुलना में प्रशिक्षित विजुअल फाउंडेशन मॉडल्स के साथ तीन हल्के एडेप्टर (ग्लोबल, लोकल और टोकन-वाइज) का लाभ उठाकर OCT छवियों पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है और साथ ही प्रशिक्षित पैरामीटर्स को काफी कम करता है।

Jianwei Zhang, Tongyao Wang, Dandan Shao, Yuting Yang, Jiasheng He, Mingzhe Zheng, Zhuoyan Yang, Jianyong Wang, Zi Jin (…)2026-08-24
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Harmonic Field-Point-Line Framework for Precise Dental Mesh Segmentation

यह शोध पत्र एक तीन-चरणीय, अवतलता-जागरूक (concavity-aware) हार्मोनिक फील्ड-पॉइंट-लाइन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एडेप्टिव एलिप्सॉइडल क्रॉपिंग, एक लोकेशनल स्ट्रेंथ मीट्रिक और बाउंड्री-अवेयर ग्राफ सर्च को संयोजित करके ऑर्थोडोंटिक CAD के लिए उच्च-सटीक और कुशल 3D टूथ सेगमेंटेशन प्राप्त करता है, जो Teeth3DS बेंचमार्क पर मजबूत नैदानिक प्रयोज्यता प्रदर्शित करता है।

Shaoxiong Wang, Renjie Li, Dongmei Cai2026-08-24
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Spatiotemporal prediction of unsafe road conditions using weather and infrastructure proximity information - A comparative study across model learning paradigms

यह अध्ययन डच मोटरवे डेटा पर पांच प्रकार की असुरक्षित सड़क स्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए नौ मशीन लर्निंग मॉडलों का बेंचमार्किंग करता है, जिसमें यह पाया गया कि रैंडम फॉरेस्ट और एक्सजीबूस्ट (XGBoost) डीप लर्निंग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और यह भी प्रदर्शित करते हैं कि मौसम संबंधी विशेषताएं बुनियादी ढांचे की निकटता की तुलना में अधिक भविष्य कहने वाली हैं, हालांकि डेटा की कमी और मोटे फीचर्स वर्तमान में अंशांकित जोखिम पूर्वानुमान के लिए मॉडलों की विश्वसनीयता को सीमित करते हैं।

Nirmal Sitaldin, Bart van Arem, Maaike Snelder, Shadi Sharif Azadeh2026-08-24