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यह शोध पत्र COMPASS का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ अनुशंसा प्रणाली (recommender system) है जो मल्टी-रेज़ोल्यूशन लो-रैंक डिकंपोज़िशन व्यूज़ को सोशल-गाइडेड कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग और एडेप्टिव ऑप्टिमाइज़ेशन रणनीतियों के साथ एकीकृत करके शोर वाले (noisy) और विरल (sparse) डेटा के तहत प्रदर्शन को बढ़ाता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि नियम-आधारित क्लिनिकल LLM पर्यवेक्षण का अवशिष्ट सुरक्षा जोखिम परिनियोजन प्रोटोकॉल (विशेष रूप से हैंडऑफ उपलब्धता) और बेस मॉडल की विफलता विशेषताओं द्वारा संयुक्त रूप से निर्धारित होता है, जो स्वचालित नियम अनुपालन और वास्तविक क्लिनिकल पर्याप्तता के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित और सिद्ध करता है कि थॉम्पसन सैंपलिंग (Thompson Sampling), जब एक सममित बहु-एजेंट बर्ट्रेंड प्राइसिंग गेम (symmetric multi-agent Bertrand pricing game) में एक सरल इमिटेशन मैकेनिज्म के साथ संयोजित होती है, तो विकेंद्रीकृत, मॉडल-मुक्त तरीके से नैश इक्विलिब्रियम (Nash equilibrium) पर विश्वसनीय रूप से अभिसरित होती है, जो जटिल बहु-एजेंट वातावरण के लिए एक व्यावहारिक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) दृष्टिकोण प्रदान करती है।
यह शोध पत्र PointCloud-ID प्रस्तुत करता है, जो एक नियतात्मक ढांचा (deterministic framework) है जो वर्जन्ड प्रोफाइल्स के तहत डेटा को कैनोनिकलाइज़ करके और एट्रिब्यूट-पार्टीशन किए गए मर्केल ट्री (Merkle trees) का निर्माण करके जियोस्पेशियल पॉइंट क्लाउड्स के लिए एक स्थिर पहचान स्थापित करता है और स्थानिक रूप से स्थानीयकृत अखंडता सत्यापन सक्षम करता है, जिससे यह वास्तविक संशोधनों से कंटेंट-प्रिजर्विंग री-एनकोडिंग्स को अलग करता है।
यह शोध पत्र एक हल्का डिफ्यूजन-ऑगमेंटेड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक हल्के सीएनएन (CNN), डिफ्यूजन-आधारित डेटा ऑग्मेंटेशन और नॉलेज डिस्टिलेशन को जोड़ता है ताकि संसाधन-सीमित उपकरणों पर बच्चों में उच्च-प्रदर्शन, वास्तविक समय की चेहरे की अभिव्यक्ति पहचान प्राप्त की जा सके, जो LIRIS-CSE और CAFE डेटासेट पर मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र IG-COAS प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड सहकारी प्रणाली है जो वास्तविक समय में, भविष्य कहनेवाला टकराव जोखिम मूल्यांकन और निर्णय समर्थन प्रदान करने के लिए V2X संचार, गतिशील ग्राफ-आधारित परिवेश मॉडलिंग और क्लाउड-सहायता प्राप्त मशीन लर्निंग को एकीकृत करके दो-लेन वाली सड़कों पर ओवरटेकिंग सुरक्षा को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र SD-WAN नेटवर्क के लिए एक टू-लेवल LSTM फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो सक्रिय रूट प्रबंधन को सक्षम करने के लिए चैनल लोड प्रेडिक्शन और क्रिटिकल कंजेशन क्लासिफिकेशन को एकीकृत करता है, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में बेहतर पूर्वानुमान सटीकता और निर्णय विश्वसनीयता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक क्रॉस-वर्जन डोमेन अनुकूलन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो बदलते परिवेशों में उच्च-सटीक, वास्तविक समय की वाई-फाई घुसपैठ का पता लगाने के लिए IEEE 802.11 फीचर हार्मोनाइजेशन, DANN/CORAL अलाइनमेंट और कॉन्फिडेंस-आधारित ओपन-सेट स्क्रीनिंग को संयोजित करता है, साथ ही न्यूनतम टारगेट-डोमेन लेबलिंग के साथ पहले से अनदेखी हमला श्रेणियों की प्रभावी ढंग से पहचान करता है।
यह शोध पत्र PPSNet को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन क्लास-एग्नोस्टिक काउंटिंग फ्रेमवर्क है जो सैद्धांतिक रूप से 'एक्सट्रैक्ट-एंड-मैच' प्रतिमान (पैराडाइम) को मान्य करता है और बाउंडिंग बॉक्स-आधारित विजुअल एक्सेम्पलर्स की सीमाओं को दूर करने के लिए स्केल वितरण को परिष्कृत करने हेतु एक 'परसेप्चुअल प्रायर कंस्ट्रक्शन मॉड्यूल' और फीचर मैचिंग को बढ़ाने के लिए एक 'सिमिलैरिटी-गाइडेड वेटिंग मॉड्यूल' का उपयोग करता है, जिससे विजुअल, टेक्स्ट और ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्टिंग परिदृश्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र थर्मल इन्फ्रारेड गैस वर्गीकरण के लिए एक फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड मोबाइलनेटवी2 (Physics-Informed MobileNetV2) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो उच्च सटीकता और मिश्रण का पता लगाने के लिए शून्य गलत अलार्म प्राप्त करने हेतु थर्मोडायनामिक इनपुट फीचर्स और फिजिक्स-पेनलाइज्ड लॉस फंक्शन्स को एकीकृत करता है, जो सुरक्षा-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए कच्चे प्रदर्शन और भौतिक सुसंगतता के बीच एक अनुकूल संतुलन प्रदान करता है।