3615 पेपर
यह शोध पत्र एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग में मल्टीपल मशीन शेड्यूलिंग समस्या को हल करने के लिए वेरिएबल नेबरहुड डिसेंट के साथ एकीकृत एक नवीन मेमेटिक एंट कॉलोनी सिस्टम एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जो ऊर्जा लागत, मेक्सपैन और पार्ट ओरिएंटेशन को एक साथ अनुकूलित करके मौजूदा विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण दक्षता सुधार प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र कर्वेचर-अवेयर इंफॉर्मेशन बॉटलनेक (CurvIB) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो सूचना ज्यामिति (इन्फॉर्मेशन ज्योमेट्री) और कर्वेचर-इन्फॉर्मेशन द्वैतता प्रमेय (कर्वेचर-इन्फॉर्मेशन ड्युअलिटी थ्योरम) पर आधारित एक सैद्धांतिक रूप से सुदृढ़ मॉडल संपीड़न तकनीक है, जो अत्यधिक संसाधन सीमाओं के तहत डीप लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए कर्वेचर-सेंसिटिव एडेप्टिव प्रूनिंग, वासरस्टीन-अवेयर ऑप्टिमल क्वांटाइजेशन और ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट-आधारित सटीकता रिकवरी को एकीकृत करती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि BUSI डेटासेट पर, ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड लीजन सेगमेंटेशन में विभिन्न लाइटवेट अटेंशन मैकेनिज्म से होने वाले प्रदर्शन लाभ सांख्यिकीय रूप से नगण्य और डेटा के रिज़ॉल्यूशन से नीचे हैं, जबकि नेटवर्क की गहराई और डेटा लीकेज (चेकपॉइंट चयन या निकट-डुप्लिकेट के माध्यम से) जैसे कारक काफी बड़े और मापने योग्य प्रभाव उत्पन्न करते हैं।
यह शोध पत्र एक पूर्णतः पुनरुत्पादनीय (reproducible) एनएलपी पाइपलाइन प्रस्तुत करता है, जिसमें एक क्यूरेटेड कॉर्पस, एक छह-श्रेणी वाला ईएसजी (ESG) वर्गीकरण, और एक फाइन-ट्यून्ड स्पेनिश बर्ट (BERT) क्लासिफायर शामिल है, जिसे एक नवीन "से-डू गैप इंडेक्स" के माध्यम से मीडिया कवरेज में कॉर्पोरेट ईएसजी वक्तव्य और अवलोकन योग्य परिणामों के बीच के विचलन को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि साथ ही कंस्ट्रक्ट वैधता और क्रॉस-कॉन्टेक्स्ट प्रयोज्यता को भी संबोधित किया गया है।
यह अनुभवजन्य अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि पुर्तगाली नैदानिक निर्णय समर्थन के लिए, BM25 और डेंस विधियों को संयोजित करने वाला हाइब्रिड रिट्रीवल उनकी पूरक शक्तियों का लाभ उठाकर एकल-रणनीति दृष्टिकोणों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, साथ ही सटीकता सुनिश्चित करने और मतिभ्रम (hallucinations) को कम करने के लिए स्वचालित LLM-आधारित मूल्यांकन और नियत (deterministic) उद्धरण सत्यापन को भी मान्य करता है।
यह शोध पत्र Brazilian-PHI को प्रस्तुत करता है, जो क्लिनिकल टेक्स्ट में सात प्रकार के ब्राज़ीलियाई व्यक्तिगत स्वास्थ्य सूचनाओं (personal health information) का पता लगाने के लिए पहला बेंचमार्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि चेकसम वैलिडेशन (checksum validation) के साथ कस्टम Presidio रिकग्नाइज़र, सटीकता, विलंबता (latency) और LGPD आवश्यकताओं के अनुपालन में डिफ़ॉल्ट टूल्स और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र एक द्वि-स्तरीय पदानुक्रमित मूल्यांकन ढांचे (Two-Tier Hierarchical Evaluation Framework) का प्रस्ताव करता है जो t=-1 पर सक्रिय भौतिक हस्तक्षेपों के लिए एक गैर-क्षतिपूरक ज्यामितीय अनुकूलन स्तर को t=0 पर एक परिणामवादी सुरक्षा तंत्र (consequentialist fail-safe) में सुचारू संक्रमण के साथ एकीकृत करके क्लासिक ट्रॉली समस्या के स्थिर समझौतों से परे जाता है, जिससे मशीन नैतिकता को निष्क्रिय दर्शक गणना से बदलकर नैतिक जोखिम प्रबंधन के सक्रिय सह-डिजाइन में पुनर्गठित किया जाता है।
यह शोध पत्र नेशनल स्केल डिजास्टर रिस्पांस ऑप्टिमाइज़ेशन इंजन (NSDR-OE) प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक समय में स्थानिक अनुक्रमण (spatial indexing), तात्कालिकता प्राथमिकता और संसाधन शेड्यूलिंग प्राप्त करने के लिए आठ उन्नत डेटा संरचनाओं के एक समूह का लाभ उठाता है, जो O(log n) जटिलता के साथ सिंथेटिक और लाइव भूकंपीय घटनाओं दोनों परिदृश्यों में लीनियर बेसलाइन की तुलना में 231× गति वृद्धि और 200 मिलीसेकंड से कम विलंबता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र Wazuh होस्ट घुसपैठ अलर्ट को MITRE ATT&CK टैक्टिक्स और तकनीकों में मैप करने के लिए एक लीकेज-अवेयर (leakage-aware) मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि नियम पहचानकर्ताओं (rule identifiers) और अलर्ट टेम्पलेट्स से होने वाले संरचनात्मक डेटा लीकेज के कारण मानक मूल्यांकन विधियाँ प्रदर्शन को बढ़ा-चढ़ाकर दिखाती हैं, जबकि यह भी दर्शाता है कि जब इन पूर्वाग्रहों को नियंत्रित किया जाता है तो टैक्टिक-स्तरीय भविष्यवाणी सुदृढ़ बनी रहती है।
यह शोध पत्र CARE को प्रस्तुत करता है, जो एक रनटाइम गवर्नेंस आर्किटेक्चर है जो नैतिक एआई सिद्धांतों को डेटा बाउंड्री एनफोर्समेंट और डायनेमिक मॉडल रूटिंग जैसे तकनीकी नियंत्रणों में अनुवादित करता है, और बेंचमार्क सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि इंजीनियरिंग रीजनिंग कंडीशंस डेटा एक्सपोजर को महत्वपूर्ण रूप से कम करती है और जिम्मेदार एंटरप्राइज एलएलएम परिनियोजन सुनिश्चित करती है।