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💻 संगणक विज्ञान

Federated Model Optimization for Real-Time Big Data Analytics in Smart Drug Delivery Edge Devices

यह शोध पत्र एक फेडरेटेड मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन (FMO) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो ग्रेडिएंट कम्प्रेशन, रिलायबिलिटी-वेटेड एग्रीगेशन और हार्डवेयर-अवेयर न्यूरल आर्किटेक्चर को एकीकृत करता है ताकि स्मार्ट ड्रग डिलीवरी एज डिवाइसेस के लिए गोपनीयता-संरक्षित, लो-लेटेंसी रियल-टाइम विसंगति का पता लगाने में सक्षम बनाया जा सके, जिससे पारंपरिक क्लाउड-केंद्रित दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Vipul Gamit, Jyotiranjan Mohanty, Lakshmi R Kannaujiya, Sumit Kumar Kushwaha, Vidhi Raj, Basathiya Rabiya Alimohomad2026-08-19
💻 संगणक विज्ञान

Achieving Pareto-Optimal Sequencing for Real-Time Database Synchronization via Strategy-Level Reinforcement Learning

यह शोध पत्र UniPAS का प्रस्ताव करता है, जो एक स्ट्रैटेजी-लेवल सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो तात्कालिकता जागरूकता (urgency awareness) को सीधे रिवॉर्ड फंक्शन में समाहित करके डेटाबेस सिंक्रोनाइज़ेशन में क्लासिफायर बाधा को समाप्त करता है, जिससे एक डीप क्यू-नेटवर्क (deep Q-network) को मोटे इवेंट वर्गीकरण पर निर्भर हुए बिना निष्पक्षता और तात्कालिकता के बीच पारेटो फ्रंटियर (Pareto frontier) को गतिशील रूप से नेविगेट करने में सक्षम बनाया जा सके।

Mingqi Wu, Guoying Lin, Jingxu Yang, Yuan Ai, Guang Zeng, Jitian Li, Datong Chen2026-08-19
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Governing AI Data-Centre Resources Before Consumption: The ZERO Framework

यह शोध पत्र ZERO फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो एक परिचालन शासन मॉडल है जो वर्कलोड निष्पादन से पहले बहु-संसाधन स्वीकार्यता बाधाओं को लागू करके AI डेटा-सेंटर स्थिरता निर्णय लेने की प्रक्रिया को अपस्ट्रीम में स्थानांतरित करता है, जिससे पोस्ट-हॉक दक्षता मेट्रिक्स के बजाय समग्र संसाधन उपलब्धता को प्राथमिकता दी जाती है।

Maria Kollia2026-08-19
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Development of a Rapid Assessment Method for Responsible Use of Generative AI in Scientific Research: Application to the Ugandan Research Context

यह शोध पत्र RAM-GenAI का परिचय देता है, जो एक व्यावहारिक त्वरित मूल्यांकन पद्धति है जिसे पारदर्शिता, सत्यापन, डेटा उत्तरदायित्व, मानवीय निरीक्षण और पुनरुत्पादकता जैसे पांच प्रमुख क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, युगांडा जैसे निम्न और मध्यम आय वाले संदर्भों में वैज्ञानिक अनुसंधान के भीतर जिम्मेदार जनरेटिव एआई के उपयोग का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Omara innocent2026-08-19
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Detection of the Malicious URL Using the Language Models

यह शोध पत्र दुर्भावनापूर्ण यूआरएल (URLs) में वाक्यांशों के अर्थ संबंधी अर्थ को पकड़ने के लिए भाषा मॉडल, विशेष रूप से BERT का उपयोग करने का प्रस्ताव देता है, जिससे केवल शाब्दिक और सांख्यिकीय विशेषताओं पर निर्भर पारंपरिक विधियों की तुलना में मल्टीक्लास वर्गीकरण सटीकता में 99.7% तक का महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Samira Shirmohammadi, Amir Jalaly Bidgoly, Sanaz Allami Farsi, Faezeh Alizadeh2026-08-19
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AI-Assisted Style-Specific Martial Arts Pose Assessment and Training Guidance: A Formalized Closed-Loop Framework with Computational Validation

यह अध्ययन एक औपचारिक रूप से आधारित, क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो डिज़ाइन साइंस रिसर्च और शैली-विशिष्ट AHP-व्युत्पन्न वेटिंग का लाभ उठाकर एआई-सहायता प्राप्त मार्शल आर्ट्स प्रशिक्षण में समान मूल्यांकन की सीमाओं को दूर करता है, जिससे वास्तविक समय में पोज़ मूल्यांकन सक्षम होता है और पांच अलग-अलग चीनी मार्शल आर्ट्स शैलियों में ज्ञान-संचालित सुधारात्मक फीडबैक के माध्यम से विचलन को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जाता है।

Bangming Wei2026-08-19
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AURA: Blockchain-Enabled Privacy-Preserving Edge Computing via Zero-Knowledge Proof Aggregation

AURA एक एज-असिस्टेड (edge-assisted) ZK-Rollup फ्रेमवर्क है जो भारी क्रिप्टोग्राफिक गणनाओं को एज नोड्स पर ऑफलोड करके और 64 डिवाइस-स्तरीय प्रमाणों को एक एकल, कम लागत वाले और ऊर्जा-कुशल ऑन-चेन सत्यापन में संकुचित करने के लिए एक नवीन बाइनरी-ट्री एग्रीगेशन प्रोटोकॉल का उपयोग करके गोपनीयता-संरक्षित IoT लेनदेन को सक्षम बनाता है।

Haofeng Guo, Jun Zhou, Xiaolei Dong, Zhenfu Cao2026-08-19
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A Comprehensive Evaluation of Distributional Shift and Concept Drift Across Preprocessing Configurations, Domain Adaptation, and Representation Learning in GDM Prediction

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि विविध प्रीप्रोसेसिंग रणनीतियों, शास्त्रीय मशीन लर्निंग मॉडलों, डोमेन अनुकूलन तकनीकों और कंट्रास्टिव डीप लर्निंग फ्रेमवर्क के व्यापक प्रयोग के बावजूद, एकल-जनसंख्या समूहों पर प्रशिक्षित जेस्टेशनल डायबिटीज मेलिटस (GDM) भविष्यवाणी मॉडल P(Y∣X)P(Y \mid X) के सशर्त संबंध में गंभीर कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के कारण नैदानिक सेटिंग्स में सार्वभौमिक रूप से विफल हो जाते हैं, और इनका प्रदर्शन केवल तभी सुधारा जा सकता है जब प्रशिक्षण डेटा में स्रोत और लक्ष्य दोनों जनसंख्याएं शामिल हों।

Sinda Besrour, Ghazal Rouhafzay, Latifa Saidi2026-08-19
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When the Device Decides: Calibration-Conditioned Suitability Estimation for Hybrid QAOA–Classical Max-Cut Pipelines

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कैलिब्रेशन-कंडीशनड नॉइज़ मॉडल यह प्रकट करते हैं कि डेप्थ-1 QAOA, सभी परीक्षण किए गए Max-Cut इंस्टेंस और IBM डिवाइस जनरेशन में क्लासिकल ग्रीडी ह्यूरिस्टिक्स की तुलना में सार्वभौमिक रूप से निम्नतर है, जबकि यह भी स्थापित करता है कि डिवाइस उपयुक्तता ग्राफ टोपोलॉजी से पूर्वानुमेय है लेकिन एक ही जनरेशन के व्यक्तिगत स्वस्थ चिप्स के बीच अविभेद्य है, जिससे QSE फ्रेमवर्क को प्रति-डिवाइस अनुकूलन के बजाय जनरेशन-स्तरीय हार्डवेयर चयन को प्राथमिकता देने के लिए परिष्कृत किया जाता है।

Boddu Rohan2026-08-19
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MetaFiLM-HTR: Writer-Adaptive Meta-Learning with FiLM Conditioning for Historical and Multilingual Handwritten Text Recognition

यह शोध पत्र MetaFiLM-HTR का प्रस्ताव करता है, जो एक लेखक-अनुकूल मेटा-लर्निंग फ्रेमवर्क है जो ऐतिहासिक और बहुभाषी हस्तलिखित पाठ पहचान के लिए तीव्र परीक्षण-समय अनुकूलन (टेस्ट-टाइम अडैप्टेशन) को सक्षम करने हेतु FOMAML को FiLM कंडीशनिंग और स्पष्ट ग्रेडिएंट रूटिंग के साथ जोड़ता है, जो अनुकूलित आर्किटेक्चर और स्व-पर्यवेक्षित सहायक कार्यों के माध्यम से विविध डेटासेट में महत्वपूर्ण कैरेक्टर एरर रेट (चरित्र त्रुटि दर) की कमी प्राप्त करता है।

Gaurav Harit2026-08-19