💻 Category

cs

3464 पेपर

💻 संगणक विज्ञान

Sentiment Classification of Saudi Stock Market Tweets: Lexicon-Based Weak Supervision, Classical Machine Learning, and Zero-Shot Open-Source Large Language Models

यह अध्ययन लेक्सिकॉन-व्युत्पन्न लेबल पर प्रशिक्षित शास्त्रीय मशीन लर्निंग मॉडल और एक ज़ीरो-शॉट ओपन-सोर्स एलएलएम (LLM) की तुलना करके सऊदी स्टॉक मार्केट के ट्वीट्स के सेंटिमेंट वर्गीकरण का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि जहाँ शास्त्रीय मॉडल केवल संभावित रूप से त्रुटिपूर्ण नियम-आधारित लेबल को ही पुनरुत्पादित करते हैं, वहीं एलएलएम एक विशिष्ट, डोमेन-जागरूक परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है जो वित्तीय सेंटिमेंट विश्लेषण को मान्य करने के लिए मानव-एनोटेटेड ग्राउंड ट्रुथ की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Fahad Kamal Alsheref, Sura Awad Aldahwi2026-10-19
💻 संगणक विज्ञान

Haar-CFR: Solving Imperfect-Information Games with Applications in Data Analytics and Finance

Haar-CFR एक नवीन हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो वित्त और पोकर जैसे डोमेन में बड़े पैमाने के अपूर्ण-सूचना वाले खेलों (imperfect-information games) को हल करने के लिए एक स्केलेबल और व्याख्या योग्य समाधान प्रदान करने हेतु, मौजूदा विधियों की तुलना में विशाल मेमोरी संपीड़न और तेज़ अभिसरण प्राप्त करने के लिए डिस्क्रीट हार वेवलेट रेगुलराइजेशन को CFR+ एल्गोरिदम के साथ एकीकृत करता है।

Florian Fey, Sergei Gorlatch2026-10-19
💻 संगणक विज्ञान

Where Does the Accuracy of LLM-Based Root-Cause Analysis Come From? An Empirical Study on Microservice Benchmarks

यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रकट करता है कि माइक्रोसर्विसेज में एलएलएम-आधारित रूट-कॉज़ एनालिसिस (मूल कारण विश्लेषण) की सटीकता मुख्य रूप से इसके अंतर्निहित पाइपलाइन द्वारा निकाले गए साक्ष्य की गुणवत्ता द्वारा संचालित होती है, न कि स्वयं मॉडल द्वारा, जबकि यह भ्रामक टेक्स्ट और टाइमिंग त्रुटियों के प्रति सिस्टम की महत्वपूर्ण संवेदनशीलता को भी उजागर करता है।

Muhammad Saad Hussain, Alishba Farrukh2026-10-19
💻 संगणक विज्ञान

Attack-aware Federated Learning via Prototype-guided Cross-cluster Knowledge Transfer for Label-space Heterogeneous Intrusion Detection

यह शोध पत्र Attack-Fed का प्रस्ताव करता है, जो एक दो-स्तरीय फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो अटैक-अवेयर क्लस्टरिंग को प्रोटोटाइप-गाइडेड क्रॉस-क्लस्टर नॉलेज ट्रांसफर के साथ जोड़कर घुसपैठ का पता लगाने में लेबल-स्पेस विषमता (heterogeneity) को संबोधित करता है ताकि विशेषीकृत शिक्षण (specialized learning) को सक्षम बनाया जा सके और पूरक अटैक विशेषज्ञता का लाभ उठाया जा सके।

Marwa Badrouni, Chaker Katar, Wissem Inoubli, Zahra Kodia2026-10-19
💻 संगणक विज्ञान

Asymmetric Effects of Cross-Segment Contextualization in Long Legal Document Classification: An Empirical Study on ECtHR Violation Classification

ECtHR उल्लंघन वर्गीकरण पर यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि BiGRU के माध्यम से अनुक्रमिक क्रॉस-सेगमेंट कॉन्टेक्स्टुअलाइजेशन (sequential cross-segment contextualization) रिकॉल में सुधार करता है, यह यूनिफॉर्म एग्रीगेशन के तहत प्रिसिजन-रिकॉल ट्रेड-ऑफ (precision-recall trade-off) उत्पन्न करता है, जिसे केवल कॉन्टेक्स्टुअलाइजेशन को सेलेक्टिव अटेंशन-आधारित एग्रीगेशन के साथ संयोजित करके ही उच्चतम मैक्रो-F1 स्कोर प्राप्त करने के लिए हल किया जा सकता है।

Meng-Luen Wu, Chao-Wei Liu2026-10-19
💻 संगणक विज्ञान

LINGUA-AUDIT: Auditing Information Inequality in Multilingual AI Systems

यह शोध पत्र LINGUA-AUDIT प्रस्तुत करता है, जो एक पुनरुत्पादनीय बेंचमार्क और ऑडिटिंग फ्रेमवर्क है जिसे भारत में आवश्यक नागरिक डोमेन के संबंध में अंग्रेजी, हिंदी और हिंग्लिश प्रश्नों के माध्यम से तथ्यात्मक सटीकता, पूर्णता और सुरक्षा का मूल्यांकन करके बहुभाषी एआई प्रणालियों में पर्याप्त सूचना असमानता को व्यवस्थित रूप से मापने और सांख्यिकीय रूप से विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Tanya Deep2026-10-19
💻 संगणक विज्ञान

Interpolated Supervision Can Change What Regression Benchmarks Reward

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि इंटरपोलेशन के माध्यम से विरल (sparse) टेम्पोरल अवलोकनों से सघन (dense) रिग्रेशन लेबल का निर्माण करना मौलिक रूप से बेंचमार्क रैंकिंग और मॉडल चयन को बदल देता है, जो अक्सर वास्तविक नैदानिक प्रभावकारिता या भविष्यवाणी वास्तुकला सुधारों को प्रतिबिंबित किए बिना प्रदर्शन तुलनाओं को उलट देता है।

Siddhant Agarwal2026-10-19
💻 संगणक विज्ञान

Aesthetics Prediction of Websites using Federated Learning

यह शोध पत्र पांच जनसांख्यिकीय समूहों में व्यक्तिगत उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को शामिल करते हुए, केंद्रीकृत डेटा संग्रह और औसत रेटिंग की सीमाओं को दूर करते हुए, वेबसाइट इंटरफ़ेस सौंदर्यशास्त्र की भविष्यवाणी करने के लिए EfficientNet-B0 का उपयोग करते हुए एक फेडरेटेड लर्निंग-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो 0.0534 का एक आशाजनक मीन स्क्वेयर्ड एरर (Mean Squared Error) प्राप्त करता है।

Ranjan Maity, Jahnavi Roy, Rahul Son Boro, Deepali Borgayary2026-10-19
💻 संगणक विज्ञान

Explainable Decision Graphs for Trustworthy Autonomous Multi-Agent Systems

यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक निर्णय ग्राफ (EDG) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में पारदर्शिता, ऑडिटेबिलिटी और विश्वास को बढ़ाने के लिए स्वायत्त मल्टी-एजेंट प्रणालियों की तर्क, संचार और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को संरचित, सत्यापन योग्य ग्राफ के रूप में मॉडल करता है।

Siddhi Hon2026-10-19
💻 संगणक विज्ञान

CASA-IoT: Conformal Access Screening and Abstention for Managed IoT Systems Under Identity, Session, and Communication Uncertainty

यह शोध पत्र CASA-IoT प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का चयनात्मक-एक्सेस फ्रेमवर्क है जो साक्ष्य निश्चितता के आधार पर IoT एक्सेस अनुरोधों को गतिशील रूप से अनुमति देने, अस्वीकार करने या स्थगित करने के लिए कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन को एक संभाव्य जोखिम क्लासिफायर के साथ एकीकृत करता है, जिससे कैलिब्रेशन रिफ्रेश के माध्यम से वितरण बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) के अनुकूल होते हुए सुरक्षा नियंत्रण और उपयोगकर्ता घर्षण के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाया जा सकता है।

Arnold Gaumond2026-10-19