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💻 संगणक विज्ञान

Training as Treatment: A Causal Framework for Machine-Learning Evaluation

यह शोध पत्र "ट्रेनिंग ऐज़ ट्रीटमेंट" (प्रशिक्षण एक उपचार के रूप में) प्रस्तुत करता है, जो एक कारण ढांचा (कॉज़ल फ्रेमवर्क) है जो डेटा-भूमिका असाइनमेंट और पाइपलाइन विकल्पों को हस्तक्षेप के रूप में मॉडल करता है ताकि मॉडल-प्रेरित हस्तक्षेप (इंटरफेरेंस) को ध्यान में रखते हुए मशीन-लर्निंग मूल्यांकन मेट्रिक्स का कठोरता से विश्लेषण किया जा सके, और निष्पक्षता, लीकेज तथा सामान्यीकरण के लिए अधिक सुदृढ़ निदान सक्षम किया जा सके।

Vikas Ramachandra2026-08-10
💻 संगणक विज्ञान

Automatic speech recognition system for court proceedings in Ethiopia

यह अध्ययन इथियोपियाई अदालती कार्यवाहियों के लिए हिडन मार्कोव मॉडल फ्रेमवर्क पर आधारित एक स्पीकर-स्वतंत्र टिग्रिग्ना स्वचालित भाषण पहचान प्रणाली का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जिसने 24 मूल वक्ताओं के एक कस्टम कॉर्पस पर प्रशिक्षित संदर्भ-निर्भर ध्वनिक मॉडल का उपयोग करके 73.84% शब्द सटीकता प्राप्त की है।

Tedros Kebede Bidada, Dawit Teklu Weldeslasie2026-08-10
💻 संगणक विज्ञान

Structure-Preserving Scientific Machine Learning for epidemic Forecasting : Neural ODEs vs. Universal Differential Equations for SIR Model

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि यूनिवर्सल डिफरेंशियल इक्वेशंस (Universal Differential Equations), जो अनिश्चित संचरण गतिकी के लिए ज्ञात यांत्रिक SIR संरचनाओं को न्यूरल नेटवर्क के साथ एकीकृत करते हैं, पूर्वानुमान सटीकता, मजबूती और डेटा दक्षता के मामले में पूर्णतः डेटा-संचालित न्यूरल ODEs की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, विशेष रूप से सीमित डेटा और उच्च शोर वाली स्थितियों में।

Taylan Demi̇r, Niaz Ali Shah2026-08-10
💻 संगणक विज्ञान

Factors Influencing User Acceptance, Adoption, and Long-Term Engagement with Virtual Reality Across Application Domains: A Systematic Synthesis of Review Evidence

2015 से 2025 तक के समीक्षा साक्ष्यों का यह व्यवस्थित संश्लेषण विविध डोमेन में वर्चुअल रियलिटी अपनाने के प्रमुख निर्धारकों और बाधाओं की पहचान करता है, जो एक एकीकृत ढांचे की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है जो पद्धतिगत अंतराल को संबोधित करे और दीर्घकालिक उपयोगकर्ता जुड़ाव सुनिश्चित करने के लिए संज्ञानात्मक, अनुभवात्मक, शारीरिक और संगठनात्मक कारकों को संयोजित करे।

Amelia Kowalska2026-08-10
💻 संगणक विज्ञान

Generative AI Feedback in Junior High School Artistic Creation Evaluation

यह शोध पत्र जूनियर हाई स्कूल कला शिक्षा के लिए एक कंप्यूटर-सहायता प्राप्त बहुविध फीडबैक मूल्यांकन मॉडल प्रस्तुत करता है जो मूल्यांकन विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण सुधार करने और त्रुटि दरों को कम करने के लिए साक्ष्य ट्रैकिंग और शिक्षक समीक्षा के साथ दृश्य और पाठ्य विश्लेषण को एकीकृत करता है।

Ji Wu, Di Wu, Jing Zhang, Yiming Peng2026-08-10
💻 संगणक विज्ञान

Data Lineage as Infrastructure: Operationalizing the Translation Methodology for Trusted Data Pipelines

यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे को प्रस्तुत करता है जो डेटा लीनेज (data lineage) को विश्वसनीय वित्तीय डेटा पाइपलाइनों के लिए बुनियादी ढांचे के रूप में संचालित करता है, और तैनाती के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह ऑडिट प्रतिक्रिया समय को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है और डेटा स्रोतों एवं रूपांतरणों की मशीन-सत्यापनीय ट्रैकिंग को सक्षम बनाता है।

Jinyuan Li, Ruijie Ma, Yicheng Gu, Yulun Zhang2026-08-10
💻 संगणक विज्ञान

Auditing Curriculum-Order Representations in Educational AI: Held-Out Metadata-Transition Prediction in Synthetic and Oak Corpora

यह शोध पत्र कैरेक्टर-लेवल लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करके शैक्षिक एआई सिस्टम का ऑडिट करता है और पाता है कि हालांकि वे सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के डेटासेट में होल्ड-आउट करिकुलम ट्रांजिशन्स (held-out curriculum transitions) की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी कर सकते हैं, लेकिन यह क्षमता पाठ की सिमेंटिक समझ के बजाय स्पष्ट मेटाडेटा फैक्टराइजेशन (explicit metadata factorization) का लाभ उठाने से आती है।

Tomoki Saka2026-08-10
💻 संगणक विज्ञान

Integrating Triaxial IMU Sensors and Ensemble Learning for Effective Parkinson Disease Severity Classification

यह शोध पत्र ट्राइएक्सियल IMU सेंसर डेटा और एन्सेम्बल लर्निंग का उपयोग करके पार्किंसंस रोग की गंभीरता के वर्गीकरण के लिए एक गैर-आक्रामक प्रणाली प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि लाइटजीबीएम (LightGBM) मॉडल लगभग 97% सटीकता के साथ अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Rehan Khan, Muhammad Junaid Asif, Rana Fayyaz Ahmad2026-08-10
💻 संगणक विज्ञान

A Comprehensive Study of Supervised Machine Learning Models for Zero-Day Attack Detection: Analyzing Performance on Imbalanced Data

यह अध्ययन असंतुलित डेटा पर ज़ीरो-डे हमलों का पता लगाने के लिए पांच सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग मॉडलों का मूल्यांकन करता है, और अंततः रैंडम फॉरेस्ट की तुलना में अधिक सटीक लेकिन धीमे मॉडल के बजाय उच्च सटीकता और तेज़ प्रोसेसिंग समय के बेहतर संतुलन के कारण XGBoost को इष्टतम समाधान के रूप में चुनता है।

Zahra Lotfi, Mostafa Lotfi2026-08-10
💻 संगणक विज्ञान

Predicting Case Processing Duration in Kenyan Magistrate Courts: A Three-Stage Machine Learning Pipeline for Proactive Backlog Management

यह अध्ययन एक तीन-चरणीय मशीन लर्निंग पाइपलाइन पेश करता है, जिसे 670,000 से अधिक केन्याई मजिस्ट्रेट कोर्ट के मामलों पर मान्य किया गया है, जो केस प्रोसेसिंग की अवधि की भविष्यवाणी करने और उसी दिन निपटान को वर्गीकृत करने के लिए लाइटजीबीएम (LightGBM) और कैटबूस्ट (CatBoost) मॉडल का उपयोग करता है, जिससे एक अनुभवजन्य रूप से व्युत्पन्न जोखिम योजना और तैनात वेब एप्लिकेशन के माध्यम से सक्रिय बैकलॉग प्रबंधन सक्षम होता है।

Anuary Mulombi, Fidelis Mukudi, Anthony Mile2026-08-10