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💻 computer science

Continuous Degradation Representation Learning for Remaining Useful Life Prediction

यह शोध पत्र CoDeR का प्रस्ताव करता है, जो एक निरंतर क्षरण प्रतिनिधित्व शिक्षण ढांचा (continuous degradation representation learning framework) है जो मौजूदा डीप लर्निंग मॉडलों में खंडित प्रतिनिधित्व की सीमाओं को दूर करने के लिए एक ड्यूल-एक्सिस कपल्ड ट्रांसफॉर्मर एनकोडर और एक टाइम-अवेयर कंट्रास्टिव लर्निंग मॉड्यूल को एकीकृत करता है, जिससे एयरो-इंजनों के शेष उपयोगी जीवन (Remaining Useful Life) के अधिक सटीक पूर्वानुमान प्राप्त होते हैं।

Wei Li, Ruitao Ning, Shilin He, Bo Li, Zhidong Zhang2026-07-14
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Rethinking Time Series with Kolmogorov-Arnold Networks: A Systematic Review

यह व्यवस्थित समीक्षा समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क (KANs) की उपयुक्तता का मूल्यांकन करती है, और यह निष्कर्ष निकालती है कि जबकि वे विभिन्न डोमेन में सुचारू पैटर्न के साथ व्याख्या योग्य, लघु-क्षितिज पूर्वानुमान में उत्कृष्ट हैं, उनका वर्तमान अनुप्रयोग विषम साक्ष्यों, दीर्घकालिक निर्भरता और शासन परिवर्तनों (regime shifts) को संभालने की चुनौतियों, तथा मानकीकृत बेंचमार्क और कठोर व्याख्यात्मकता सत्यापन की आवश्यकता द्वारा सीमित है।

Antoni Mól, Dariusz Jemielniak, Leon Ciechanowski2026-07-14
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GRAD-Net: A Unified Pathology-Guided Framework for Automated Diabetic Retinopathy Grading

यह शोध पत्र GRAD-Net प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत पैथोलॉजी-निर्देशित डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो स्वचालित डायबिटिक रेटिनोपैथी ग्रेडिंग में अत्याधुनिक सटीकता और नैदानिक व्याख्यात्मकता प्राप्त करने के लिए लीजन-अवेयर अटेंशन मैकेनिज्म और मल्टी-स्केल फीचर एग्रीगेशन को एकीकृत करता है।

Dhaval Modi, Falgun Thakkar2026-07-14
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CRC-LS-MOCBO: Safe multi-objective causal Bayesian optimization under uncertain causal structures

यह शोध पत्र CRC-LS-MOCBO प्रस्तुत करता है, जो एक अनुक्रमिक बहु-उद्देश्यीय कारण बेयसियन अनुकूलन ढांचा (sequential multi-objective causal Bayesian optimization framework) है जो बाधा उल्लंघनों को न्यूनतम करने और उद्देश्य लाभों को अधिकतम करने के लिए उम्मीदवार-ग्राफ अनिश्चितता, स्थिरता-भारित पूर्ववृत्त (stability-weighted priors), और कॉन्फॉर्मल जोखिम अंशांकन (conformal risk calibration) को एकीकृत करके अनिश्चित कारण संरचनाओं के तहत सुरक्षित हस्तक्षेप सुनिश्चित करता है।

Wu JunJie2026-07-14
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Low-Cost Real-Time Earthquake Detection and Early Warning System Using IoT, Embedded Machine Learning

यह शोध पत्र एक कम लागत वाले, वास्तविक समय के भूकंप पूर्व चेतावनी प्रणाली को प्रस्तुत करता है जो ऐतिहासिक भूकंपीय डेटा पर प्रशिक्षित एम्बेडेड मशीन लर्निंग मॉडल और IoT हार्डवेयर (ESP32, GPS, GSM) का उपयोग करता है ताकि पैटर्न का पता लगाया जा सके और सीमित कनेक्टिविटी वाले क्षेत्रों में भी SMS के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को तुरंत सतर्क किया जा सके।

Dinesh Katole, Salim A. Chavan2026-07-14
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HybridPII: A Tunable High-Recall Ensemble for Automated PII Detection and Privacy Risk Assessment in Compliance-Critical Applications

यह शोध पत्र HybridPII को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्यूनेबल हाइब्रिड एनसेम्बल मॉडल है जो स्वचालित PII डिटेक्शन के लिए बेहतर रिकॉल प्राप्त करने हेतु वेटेड रेगएक्स (regex) और मल्टी-मॉडल NER को संयोजित करता है, जो विशेष रूप से अनुपालन-महत्वपूर्ण गोपनीयता अनुप्रयोगों में फॉल्स नेगेटिव्स को कम करने की महत्वपूर्ण आवश्यकता को संबोधित करता है।

Soni Sweta, Arunabh Kshitij Kshitij2026-07-14
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Weak-topological neural operators for certificate-guided physical prediction

यह शोध पत्र वीक-टोपोलॉजिकल न्यूरल ऑपरेटर्स (WTNO) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो आंशिक अंतर समीकरणों (partial differential equations) के लिए न्यूरल ऑपरेटर चयन को उन्नत करने हेतु स्टेट प्रेडिक्टर्स को ज्यामितीय, टोपोलॉजिकल और वीक-मेज़र सर्टिफिकेट्स के साथ जोड़ता है ताकि इंटरफेस, टोपोलॉजिकल परिवर्तनों और दुर्लभ घटनाओं से जुड़ी स्थितियों में सुदृढ़ भौतिक भविष्यवाणियाँ सुनिश्चित की जा सकें।

Hanji Du, Zhichao Deng, Zhongyi He, Feiyu Wang, Shuaiyu Jin2026-07-14
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Toward a Theory of Semantic Fixed Points: Evidence from Iterative Language Model Self-Refinement

यह अध्ययन अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान करता है कि पुनरावृत्ति भाषा मॉडल स्व-परिष्करण (iterative language model self-refinement) विविध आर्किटेक्चर और उद्देश्यों के बीच निरंतर स्थिर अर्थ संबंधी निश्चित बिंदुओं (stable semantic fixed points) की ओर अभिसरित होता है, जो एक अंतर्निहित ऊर्जा परिदृश्य (energy landscape) का सुझाव देता है जहाँ स्व-सुधार एक अंतर्निहित अनुकूलन प्रक्रिया के रूप में कार्य करता है।

Som Subhro Nath2026-07-14
💻 computer science

Educational usability Analysis of WEKA and Orange for Learning Data Mining: A Task-Based Comparative Study with Students Feedback

यह अध्ययन कार्य-आधारित तुलनाओं और छात्रों की प्रतिक्रिया के माध्यम से शुरुआती डेटा माइनिंग शिक्षार्थियों के लिए WEKA और Orange की शैक्षिक उपयोगिता का मूल्यांकन करता है, और यह निष्कर्ष निकालता है कि Orange अपने सहज दृश्य वर्कफ़्लो और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस के कारण अधिक प्रभावी है।

Shanta Islam2026-07-14
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From Programs to Predictions: A Scalable, Multilingual Platform for Automated Evaluation of Machine-Learning Olympiads

यह शोध पत्र MLCompete को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल, बहुभाषी वेब प्लेटफॉर्म है जिसे एक एसिंक्रोनस, मेट्रिक-अग्नोस्टिक पाइपलाइन और एक सुरक्षित, टू-टियर निष्पादन वातावरण के माध्यम से मशीन-लर्निंग ओलंपियाड का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो रोमानिया के नेशनल एआई ओलंपियाड में सफल परिनियोजन और अंतर्राष्ट्रीय भागीदारी के माध्यम से अपनी मजबूती और विश्वसनीयता का प्रदर्शन करता है।

Robert-Mihai Colca, Rusu Dinu-Stefan, Mihai Nan2026-07-14