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💻 संगणक विज्ञान

Platform Drift in Social-Media Image Forgery Detection and Localization: An Application-Level Analysis

यह शोध पत्र चार सोशल नेटवर्क और चार डेटासेट में प्लेटफॉर्म-प्रेरित विरूपणों के विरुद्ध REFORGE-आधारित फोरेंसिक प्रणाली की मजबूती का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि जबकि बाइनरी टैम्पर निर्णय स्थिर रहते हैं, कॉन्फिडेंस स्कोर और मास्क ज्योमेट्री में मापने योग्य विचलन (ड्रिफ्ट) दिखाई देता है, जिससे बेहतर डिटेक्शन विश्वसनीयता के लिए OSN-कंसिस्टेंसी रेगुलराइजेशन और प्लेटफॉर्म-कंडीशन्ड नॉर्मलाइजेशन को अपनाने का प्रोत्साहन मिलता है।

Yahya AL-Nabhani, Amirrudin Kamsin, Mohamad Nizam, Khalil Al Ruqaishi2026-08-12
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PatchMamS2S: A Mamba-based Multivariate Time Series Forecasting Model in Power Domain with Patch Mining via Prior-based Weight Fusion

यह शोध पत्र PatchMamS2S का प्रस्ताव करता है, जो कि एक हल्का Mamba-2-आधारित बहुभिन्नरूपी समय श्रृंखला पूर्वानुमान मॉडल है जिसे पावर डोमेन के लिए विशेष रूप से तैयार किया गया है, जो मौजूदा सार्वभौमिक मॉडलों के सटीकता-संसाधन ट्रेड-ऑफ को दूर करने के लिए पैच माइनिंग, फिजिकल प्रायर-गाइडेड वेट फ्यूजन और एक कुशल Seq2Seq आर्किटेक्चर को जोड़ता है।

Yuhan Lin, Haoyuan Ouyang, Hongyu Chen, Liping Xiong, Zhiyong Hong, Zhishuang Wang2026-08-12
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BioKG Explorer: Interactive Visual Analytics for Biomedical Knowledge Graph Exploration over PrimeKG

BioKG Explorer एक फुल-स्टैक, ओपन-सोर्स वेब एप्लिकेशन है जो ब्राउज़र-आधारित इंटरफ़ेस के भीतर नियो4जे (Neo4j)-आधारित ग्राफ ट्रैवर्सल, रोग-विशिष्ट एनालिटिक्स और लार्ज-लैंग्वेज-मॉडल पाथ एक्सप्लेनेशन्स को जोड़कर बड़े पैमाने के PrimeKG बायोमेडिकल नॉलेज ग्राफ पर संवादात्मक, नो-कोड विज़ुअल एनालिटिक्स और परिकल्पना पीढ़ी (हाइपोथेसिस जनरेशन) को सक्षम बनाता है।

Faizan Faisal2026-08-11
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Combining Generative AI and Knowledge Graphs in an Agent-Based Framework for Explainable Industrial Plant Intelligence

यह शोध पत्र एक मॉड्यूलर मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो औद्योगिक उत्पादन प्रक्रियाओं और आपूर्ति श्रृंखलाओं के व्याख्यात्मक, सिमेंटिक विश्लेषण को सक्षम करने के लिए प्रोसेस माइनिंग, गतिशील रूप से अपडेट किए गए नॉलेज ग्राफ और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को एकीकृत करता है, जिससे इंडस्ट्री 5.0 की ओर संक्रमण में मानवीय प्रयास को कम करने और मानव निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने में मदद मिलती है।

Marco Gotelli, Filippo Ghisi, Matteo Mangini, Fabrizio Barpi, Antonio Giovannetti2026-08-11
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A Topology-Driven Quantum Suitability Estimator for Hybrid QAOA–Classical Pipelines

यह शोध पत्र QSE प्रस्तुत करता है, जो एक टोपोलॉजी-संचालित एस्टिमेटर (estimator) है जो क्लासिकल मैक्स-कट (Max-Cut) समाधानों बनाम अपेक्षित प्रदर्शन अंतराल की भविष्यवाणी करने के लिए बहुपद-समय ग्राफ विशेषताओं (polynomial-time graph features) का उपयोग करता है, जिससे उप-ग्राफों को क्वांटम एल्गोरिदम, क्लासिकल ह्यूरिस्टिक्स, या मानव समीक्षा में गतिशील रूप से रूट करने के लिए एक हाइब्रिड पाइपलाइन सक्षम होती है और उन महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग सुधारों का दस्तावेजीकरण किया जाता है जिन्होंने अंतर्निहित QAOA सिमुलेशन की भौतिक वैधता सुनिश्चित की।

Rohan Boddu2026-08-11
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A Multi-Modal Learning Analytics Framework for Academic Early Warning and Student Risk Prediction in Higher Education

यह अध्ययन एक मल्टी-मोडल लर्निंग एनालिटिक्स फ्रेमवर्क का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो उच्च शिक्षा में छात्रों के जोखिम स्तरों (निम्न, मध्यम, उच्च) की सटीक भविष्यवाणी करने और सक्रिय शैक्षणिक हस्तक्षेप को सक्षम करने के लिए उन्नत एन्सेम्बल ट्री मॉडल्स के साथ विविध शैक्षणिक, जनसांख्यिकीय, व्यवहार संबंधी और मनोवैज्ञानिक डेटा को एकीकृत करता है।

Zhuotao Fang, Zhen Yan, Taotao Chen, Weixing Zou2026-08-11
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Evaluating Hyperparameter Sensitivity in Temporal Convolutional Networks for Short-Term Electric Load Forecasting Using Grid Search

यह अध्ययन क्वींसलैंड के आधे-घंटे के लोड डेटा पर एक व्यवस्थित ग्रिड सर्च का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क्स में पांच प्रमुख हाइपरपैरामीटर्स को अनुकूलित करना—विशेष रूप से 336-स्टेप इनपुट आकार और 0.0005 लर्निंग रेट वाले एक विन्यास की पहचान करना—संदर्भ मॉडल की तुलना में पूर्वानुमान त्रुटि को 55% से अधिक कम कर सकता है, जो यह रेखांकित करता है कि अल्पकालिक विद्युत लोड भविष्यवाणी के लिए केवल मॉडल क्षमता बढ़ाने के बजाय समन्वित पैरामीटर ट्यूनिंग अधिक महत्वपूर्ण है।

Tuan Anh Nguyen, Thanh Ngoc Tran2026-08-11
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FeatExtractNet: Point Cloud-Enhanced Architecture for Thermal and Acoustic FieldPrediction

यह शोध पत्र FeatExtractNet का प्रस्ताव करता है, जो एक पॉइंट क्लाउड-उन्नत न्यूरल आर्किटेक्चर है और डोमेन-विशिष्ट डिजाइनों का उपयोग करता है—जो अनियमित थर्मल क्षेत्रों के लिए मल्टी-लेवल फीचर एक्सट्रैक्शन को क्रॉस-लेयर गेटेड फ्यूजन के साथ और नियमित ध्वनिक ग्रिडों के लिए फूरियर फीचर रेजिडुअल MLPs को जोड़ता है—ताकि गैररेखीय आंशिक विभेदक समीकरणों द्वारा नियंत्रित जटिल थर्मल और ध्वनिक क्षेत्रों की भविष्यवाणी करने में समाधान की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार किया जा सके और सापेक्ष L2 त्रुटियों को कम किया जा सके।

Xun Yuan, Gulin Wang, Junxiang Yang, Hongfei Guo, Jianqing Li2026-08-11
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MERT-SpecAMGCNet: Attention-Modulated Gated Convolutional Network for Robust Music Genre Classification with Cross-Dataset Generalization

यह शोध पत्र MERT-SpecAMGCNet का प्रस्ताव करता है, जो एक दोहरी-शाखा वाली वास्तुकला (dual-branch architecture) है जो मजबूत संगीत शैली वर्गीकरण और सशक्त क्रॉस-डेटासेट सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए गेटेड कनवल्शन और अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करते हुए प्रीट्रेंड MERT वेवफॉर्म रिप्रजेंटेशन को फ्रीक्वेंसी-अवेयर लॉग-मेल स्पेक्ट्रल शाखा के साथ प्रभावी ढंग से संयोजित करता है।

Agrima Malviya, Rashi Agarwal2026-08-11
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Topology-Constrained Attention Networks: A Topology-Derived Robustness Margin for High-Frequency Cyber-Physical Systems

यह शोध पत्र टोपोलॉजी-कंस्ट्रेंड अटेंशन नेटवर्क (TCAN) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा आर्किटेक्चर है जो उच्च-आवृत्ति वाले साइबर-फिजिकल सिस्टम्स में एडवर्सरियल हमलों के विरुद्ध एक सैद्धांतिक मजबूती मार्जिन प्राप्त करने के लिए सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज्म में डिफरेंशिएबल टोपोलॉजिकल कर्नेल को एकीकृत करता है, और भविष्य के सत्यापन के लिए एक गणितीय ढांचे और प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल की रूपरेखा प्रस्तुत करता है, बिना अभी तक कोई अनुभवजन्य परिणाम प्रस्तुत किए।

Anmol Devansh2026-08-11