💻 computer science

Issue-Centric Autonomous Thinking Scheduling for Robots in Dynamic Environments

यह शोध पत्र ICATS का प्रस्ताव करता है, जो एक इश्यू-सेंट्रिक ऑटोनॉमस थिंकिंग शेड्यूलिंग फ्रेमवर्क है जो गतिशील वातावरण में रोबोटों को अधूरे कार्यों और उभरते जोखिमों जैसे विविध कारकों को गतिशील इश्यू (मुद्दों) के रूप में मानकर आंतरिक संज्ञानात्मक प्रसंस्करण को प्राथमिकता देने में सक्षम बनाता है, जिससे वे भारित पुरस्कार (weighted reward) और स्थिति पहचान (status detection) में पारंपरिक फिक्स्ड-बेसलाइन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Hong Su2026-07-14
💻 computer science

An Interactive Decision Support Dashboard for Monitoring and Forecasting UAC Care System Operations Using Streamlit and Power BI

यह शोध पत्र यूएसी केयर सिस्टम (UAC Care System) के लिए एक इंटरैक्टिव निर्णय सहायता डैशबोर्ड प्रस्तुत करता है, जिसे पायथन (Python), स्ट्रीमलिट (Streamlit), एसक्यूलाइट (SQLite) और पावर बीआई (Power BI) का उपयोग करके विकसित किया गया है, जो सार्वजनिक क्षेत्र के देखभाल प्रबंधकों के लिए परिचालन दृश्यता और साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने के लिए रीयल-टाइम निगरानी, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण (predictive analytics) और परिदृश्य योजना (scenario planning) को एकीकृत करता है।

Gunjan Sahoo2026-07-14
💻 computer science

RL-Trust RPL: A Reinforcement Learning-Based Adaptive Trust Framework for Sinkhole Attack Mitigation in Multicast RPL Networks

यह शोध पत्र RL-Trust RPL का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (Reinforcement Learning) आधारित अनुकूलनशील ट्रस्ट फ्रेमवर्क है जो पैकेट वितरण और ऊर्जा खपत जैसे नोड व्यवहारों की निगरानी करके मल्टीकास्ट RPL नेटवर्क में सिंकहोल हमलों को कम करता है ताकि दुर्भावनापूर्ण नोड्स का पता लगाया जा सके और उन्हें अलग किया जा सके, जिससे रूटिंग सुरक्षा और नेटवर्क प्रदर्शन में वृद्धि होती है।

P. Deepavathi, Chockalingam A, Pavitha A, Preethi C, Thangaselvi P, Kalaiselvi S2026-07-14
💻 computer science

A Hybrid GA-DL Framework for Energy-Efficient Clustering and Lifespan Extension in RWSNs

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड जेनेटिक एल्गोरिदम और डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक लाइटवेट रेसनेट (ResNet) मॉडल को एक कस्टम जीए-संचालित (GA-driven) अनुकूलन योजना के साथ एकीकृत करता है ताकि रिचार्ज करने योग्य वायरलेस सेंसर नेटवर्क में तीव्र, ऊर्जा-कुशल क्लस्टर हेड चयन को सक्षम किया जा सके, जिससे पारंपरिक ह्यूरिस्टिक विधियों के पुनरावृत्ति ओवरहेड के बिना प्रथम नोड मृत्यु (First Node Death) को महत्वपूर्ण रूप से विलंबित किया जा सके और वास्तविक समय के करीब प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Yen-Wu Ti, Rei-Heng Cheng, Songlin Wei, Wenfeng Huang, Chih-Min Yu2026-07-14
💻 computer science

Predicting Traffic Accidents and Fatalities with Transformer-Based Models and Big Data for Enhanced Policy and Safety Insights

यह अध्ययन बैंकॉक में यातायात दुर्घटनाओं और मौतों की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए एक स्पैटियो-टेम्पोरल पैरेलल ट्रांसफॉर्मर (STPT) और क्लस्टरिंग तकनीकों का उपयोग करते हुए एक स्केलेबल, बिग डेटा-संचालित ढांचे का प्रस्ताव करता है, जिससे शहरी सड़क सुरक्षा बढ़ाने के लिए साक्ष्य-आधारित नीतिगत हस्तक्षेपों को सक्षम बनाया जा सके।

Sudarat Sukjaroen, Xiaodan Dong, ST Boris Choy, Weidong Huang, Adel Fadhl Noor Ahmed2026-07-14
💻 computer science

PHUE: Progressive hardness-aware undersampling ensemble for imbalanced data classification

यह शोध पत्र PHUE का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रोग्रेसिव हार्डनेस-अवेयर अंडरसैंपलिंग एनसेंबल विधि है जो निर्णय सीमा (डिसीजन बाउंड्री) के पास महत्वपूर्ण बहुसंख्यक-वर्ग के नमूनों को गतिशील रूप से चुनती है और असंतुलित डेटा वर्गीकरण में मौजूदा एल्गोरिदम से काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए मल्टी-मेट्रिक वेटेड इंटीग्रेशन का उपयोग करती है।

Qiangkui Leng, Kexin Zhang, XinLian Pan, ChangZhong Wang2026-07-14
💻 computer science

Rigid Object Pose Estimation via High-order Feature Recalibration and Distribution-aware Geometric Reasoning

यह शोध पत्र मोमेंट-गाइडेड प्रोग्रेसिव ज्योमेट्रिक रीजनिंग (MPGR) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो कार्य को एक वितरण-जागरूक अनुमान समस्या के रूप में पुनर्गठित करके गंभीर अवरोध (occlusion) के तहत सुदृढ़ 6D पोज़ अनुमान की समस्या का समाधान करता है, जो खंडित ज्यामितीय संरचनाओं की मरम्मत करने और फीचर निरंतरता को बढ़ाने के लिए उच्च-क्रम सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग करता है।

Wei Liu, Bingbing Zhang, Changhong Jiang, Yanbo Wang, Huifen Tong2026-07-14
💻 computer science

Graph Neural Network-Based Team Sports Performance Analysis and Tactical Strategy Optimization

यह शोध पत्र एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो टीम खेलों को गतिशील विषम ग्राफों (dynamic heterogeneous graphs) के रूप में मॉडल करता है ताकि ग्राफ सुदृढीकरण लर्निंग (graph reinforcement learning) और प्रतितथ्यात्मक तर्क (counterfactual reasoning) के माध्यम से सामरिक रणनीतियों को अनुकूलित करते हुए आक्रामक दक्षता और रक्षात्मक संरचनाओं की भविष्यवाणी की जा सके, जो UEFA चैंपियंस लीग और NBA डेटासेट पर मौजूदा बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Honghong Song2026-07-14
💻 computer science

Enhanced Classifications of Skin  Melanoma, Actinic Keratosis, and Basal Cell Carcinoma Tumors Versus Normal Tissues Utilizing  YOLOv11 and  EfficientNetV2M  Deep Learning Models

यह शोध पत्र त्वचा ट्यूमर वर्गीकरण के लिए असंतुलित HAM10000 डेटासेट पर YOLOv11 और EfficientNetV2M मॉडलों का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि YOLOv11 उच्च-संवेदनशीलता स्क्रीनिंग के लिए बेहतर रिकॉल (86.5%) प्राप्त करता है जबकि EfficientNetV2M को SVM क्लासिफायर के साथ मिलाने से सटीक ट्राइएज के लिए उच्च विशिष्टता (96.8%) प्राप्त होती है।

Salah Aly, Alaa Awad2026-07-14
💻 computer science

Hybrid Quantum Intelligence for Detecting Sophisticated Financial Fraud in Dynamic Transaction Ecosystems

यह शोध पत्र एक व्यापक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल ढांचे का प्रस्ताव करता है जिसमें पांच विशिष्ट मॉडल (QAFEN-CNN, VQTM-LSTM, QGCL-Net, QVAE-DD, और QMRL-XAI) शामिल हैं जो उन्नत क्वांटम फीचर एंटैंगलमेंट, ग्राफ निर्माण और मेटा-रीइन्फोर्समेंट लर्निंग तकनीकों के माध्यम से वित्तीय धोखाधड़ी का पता लगाने की सटीकता, गतिशील पारिस्थितिकी तंत्र के प्रति अनुकूलन क्षमता और नियामक व्याख्यात्मकता को सामूहिक रूप से बढ़ाते हैं।

MUDIMELA MADHUSUDHAN, Pramoda Patro2026-07-14