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💻 संगणक विज्ञान

TE-HQViT-Probs: Full-Probability Quantum Self-Attention Outperforms Expectation-Value Readout in Medical Image Classification.

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक कॉम्पैक्ट हाइब्रिड क्वांटम सेल्फ-अटेंशन मॉडल में एक्सपेक्टेशन-वैल्यू मेजरमेंट्स के बजाय फुल-प्रोबेबिलिटी रीडआउट का उपयोग करने से विशिष्ट डेटासेट्स पर मेडिकल इमेज क्लासिफिकेशन प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है, जो रीडआउट डिज़ाइन को एक महत्वपूर्ण आर्किटेक्चरल कारक के रूप में रेखांकित करता है, जबकि यह भी नोट करता है कि ये निष्कर्ष अभी तक क्वांटम एडवांटेज या क्लिनिकल रेडीनेस स्थापित नहीं करते हैं।

Thanh Phong Nguyen2026-08-18
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Mutation Testing of Task-Scoped State Oracles in Software-Agent Benchmarks: A Cross-Benchmark Empirical Study

यह शोध पत्र एक नियतात्मक म्यूटेशन-टेस्टिंग प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि स्टेट-स्कोपेड ओरेकल (state-scoped oracles) सॉफ्टवेयर-एजेंट बेंचमार्क में हानिकारक स्टेट फॉल्ट्स और सौम्य स्कीमा विविधताओं को प्रभावी ढंग से अस्वीकार करते हैं, जबकि टूलसैंडबॉक्स (ToolSandbox) में विशिष्ट फॉल्स नेगेटिव की पहचान करते हैं जहाँ इवैल्यूएटर्स बिना बदले हुए स्कोर के अनपेक्षित निरंतर साइड इफेक्ट्स का पता लगाने में विफल रहते हैं।

Shengyao Sun2026-08-18
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Balancing Autonomy and Oversight in Language-Agent-Guided Physical Experimentation

यह शोध पत्र ADAM को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट लार्ज लैंग्वेज मॉडल फ्रेमवर्क है जो क्लोज्ड-लूप मैटेरियल्स एक्सपेरिमेंटेशन को सुरक्षित रूप से निर्देशित करने के लिए सिमेंटिक रिवर्सिबिलिटी बाउंड्रीज़ का उपयोग करके उच्च स्वायत्तता और लक्षित मानव निरीक्षण के बीच संतुलन बनाता है।

Steven Spurgeon, Anderson Borch, Emily Avey, Michelle Smeaton, Renae Gannon, Jayden Grunde2026-08-18
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Misbehavior Detection in Internet of Vehicles: A Multi-Dimensional Survey

यह सर्वेक्षण सहकारी इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स (Cooperative Intelligent Transportation Systems) में दुर्व्यवहार का पता लगाने के लिए एक व्यापक बहुआयामी वर्गीकरण प्रस्तुत करता है, जो फेडरेटेड लर्निंग और ब्लॉकचेन जैसी उन्नत कार्यप्रणालियों को वास्तविक दुनिया की चुनौतियों से जोड़ता है और जेनेरेटिव एआई (Generative AI) के उभरते खतरों को संबोधित करते हुए लचीले, गोपनीयता-संरक्षित रक्षा तंत्र के लिए भविष्य की दिशाओं को रेखांकित करता है।

NARENDRA Dewangan, Mounira Msahli2026-08-18
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Experimental Realization of a Zero-RAM, Battery-Free 3.0mm Reversible Computing Platform Circumventing Landauer's Limit for Sustainable Global Climate Mitigation

यह शोध पत्र एक क्रांतिकारी, बैटरी-मुक्त 3.0 मिमी प्रतिवर्ती (reversible) कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म प्रस्तुत करने का दावा करता है जो एडियाबेटिक चार्ज रिकवरी और क्वांटम रेजोनेंस का उपयोग करके लैंडावर की सीमा (Landauer's limit) को दरकिनार करता है और भौतिक रैम एवं पारंपरिक नेटवर्किंग की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे कथित तौर पर शून्य के करीब बिजली की खपत, तात्कालिक एआई मॉडल संश्लेषण, और पर्यावरणीय एवं सुरक्षा खतरों से पूर्ण प्रतिरक्षा प्राप्त होती है।

Min Ho Jung2026-08-18
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Feature-Optimized Hybrid AI Models for Explainable and Generalizable Epilepsy Prediction

यह शोध पत्र उन हाइब्रिड एआई (AI) फ्रेमवर्कों का मूल्यांकन करता है जो मल्टीमॉडल बायोमेडिकल डेटा का उपयोग करके मिर्गी के दौरों की भविष्यवाणी करने के लिए मजबूत, व्याख्यात्मक और सामान्यीकरण योग्य मॉडल विकसित करने हेतु अनुकूलित फीचर चयन और व्याख्यात्मक एआई तकनीकों को एकीकृत करते हैं।

Shruti Tilwant, Prof .Dr. Nandkumar Kulkarni2026-08-18
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Predicting Pathogen Emergence Using a Spatiotemporal Graph Neural Network and Explainable AI Approach

यह अध्ययन एक मानव महामारी डेटाबेस का उपयोग करके रोगजनक उद्भव जोखिमों का सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए स्पैटियोटेम्पोरल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क को व्याख्यात्मक एआई (Explainable AI) के साथ एकीकृत करने वाले एक ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो अनिश्चितता को परिमाणित करने और सक्रिय सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों को सक्षम करने के लिए प्रमुख चालकों की पहचान करते हुए बेसलाइन मॉडल की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Oreofe Jolaolu, Okoh J.C2026-08-18
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Signed Layer-Level Evidence in Transformer Predictions, and a Diagnostic for When It Applies

यह शोधपत्र ट्रांसफॉर्मर भविष्यवाणियों को हस्ताक्षरित प्रति-परत साक्ष्य (signed per-layer evidence) में विघटित करने के लिए लैंग्वेज एविडेंस फ्लो (LEF) प्रस्तुत करता है और स्कोपगेट (ScopeGate) का प्रस्ताव करता है, जो एक क्रमपरिवर्तन-आधारित (permutation-based) नैदानिक उपकरण है जो मौजूदा त्रुटि डिटेक्टरों की मॉडल-और-कार्य-विशिष्ट सीमाओं को प्रकट करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कोई भी एकल मीट्रिक सार्वभौमिक रूप से मॉडल की विफलता की भविष्यवाणी नहीं करता है।

Jeffery Opoku, David Banahene2026-08-18
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A Quantum-Inspired Ensemble Learning Framework for Multi-Class Respiratory Disease Diagnosis

यह शोध पत्र क्वांटम-कॉग्निटिव फ्यूजन (Q-CogFusion) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन क्वांटम-प्रेरित एन्सेम्बल लर्निंग फ्रेमवर्क है जो असंतुलित क्लिनिकल डेटा पर श्वसन रोगों के उच्च-सटीक, व्याख्या योग्य बहु-वर्ग निदान को प्राप्त करने के लिए फीचर एंटैंगलमेंट, ज्योमेट्री-अवेयर क्लास बैलेंसिंग और अटेंशन-आधारित एग्रीगेशन को एकीकृत करता है।

Francis Ofoma Eze, Wang QingXian, Chidi Daniel Chukwu, Attah Festa Kosisochukwu, David Ocho Audu, Eze Franklin ThankGod (…)2026-08-18
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Buddhist, Yogic, and Vedic Contemplative Principles in AI Model Prompting: A Pilot Study

यह पायलट अध्ययन प्रदर्शित करता है कि बौद्ध, वैदिक और योग परंपराओं के चिंतनशील सिद्धांतों के साथ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को प्रॉम्प्ट करना, गैर-चिंतनशील बेसलाइन्स की तुलना में उनकी सुरक्षा, नैतिक संरेखण और सहकारी गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जो एक कम लागत वाला, परंपरा-निरपेक्ष हस्तक्षेप प्रदान करता है जिसके लिए किसी मॉडल रिट्रेनिंग की आवश्यकता नहीं है।

Steve Haberlin, Satyam Tiwari, Shiva Jahani2026-08-18