3657 पेपर
यह शोध पत्र BioGCN को प्रस्तुत करता है, जो एक जैविक रूप से प्रेरित ग्राफ कन्वोल्यूशनल नेटवर्क (Graph Convolutional Network) है जो मानव मौखिक जैव उपलब्धता (human oral bioavailability) की भविष्यवाणी करने की सटीकता को पारंपरिक मशीन लर्निंग विधियों और मौजूदा मॉडलों की तुलना में महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए डोमेन ज्ञान के रूप में ATC कोड को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र DTRW-YOLO11s का प्रस्ताव करता है, जो एक उन्नत इंसुलेटर दोष पहचान एल्गोरिदम है जो जटिल ट्रांसमिशन लाइन परिवेशों में गलत सकारात्मक (फॉल्स पॉजिटिव) और छूटे हुए डिटेक्शन को कम करते हुए, डिटेक्शन सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए एक DSDown डाउनसैंपलिंग मॉड्यूल, ट्रिपलेट अटेंशन और WIoU लॉस के साथ RFCAConv-आधारित मल्टी-स्केल परसेप्शन को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र RECO-Rank का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रतिपूरक बहु-साक्ष्य रैंकिंग मॉडल (compensatory multi-evidence ranking model) है जो क्रॉस-डोमेन समीक्षक अनुशंसा (cross-domain reviewer recommendation) में सिमेंटिक-प्रथम फ़िल्टरिंग की सीमाओं को दूर करने के लिए सिमेंटिक, विषय और उद्धरण संकेतों को एकीकृत करता है, जिससे शीर्ष-रैंकित सटीकता बनाए रखते हुए भिन्न शब्दावली वाले उपयुक्त समीक्षकों की पहचान में सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक नवीन, एकीकृत एआई (AI) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सीमेंट मिश्रण डिजाइन, भट्टी नियंत्रण और जीवनचक्र मूल्यांकन को एक साथ अनुकूलित करने के लिए न्यूरल नेटवर्क, जेनेटिक एल्गोरिदम, सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) और सपोर्ट वेक्टर मशीन को संयोजित करता है, जिससे प्रमुख कार्यान्वयन चुनौतियों का समाधान करते हुए CO₂ उत्सर्जन, ऊर्जा खपत और कच्चे माल के उपयोग में महत्वपूर्ण कमी प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र HCL-YOLOv8 का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का (lightweight) डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो जटिल बैकग्राउंड के भीतर सूक्ष्म दोषों को स्थानीयकृत करने की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए पदानुक्रमित निरंतरता शिक्षण (hierarchical consistency learning), कार्य-संरेखित लेबल असाइनमेंट (task-aligned label assignment) और विशिष्ट लॉस फंक्शन्स को एकीकृत करके ट्रांसमिशन-लाइन इंसुलेटर दोष पहचान को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक हल्का, व्याख्यात्मक ढांचा प्रस्तावित करता है जो शारीरिक शिक्षा परिवेश में स्टैंडिंग लॉन्ग जंप के लिए चरण-विशिष्ट, उच्च-सटीक गुणवत्ता मूल्यांकन और फीडबैक प्रदान करने हेतु बायोमैकेनिकल रूप से निर्देशित मानक मोशन मॉडलिंग को चार-स्तरीय ST-GCN के साथ संयोजित करता है।
यह शोध पत्र एक ज़ीरो-शॉट अडैप्टेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मैन्युअल रूप से एनोटेट किए गए ट्रिपलेट्स पर निर्भर हुए बिना, एनोटेशन-दुर्लभ डोमेन में सूक्ष्म-स्तरीय रिट्रीवल प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए अनलेबल छवियों से संरचित अर्थपूर्ण पर्यवेक्षण (स्ट्रक्चर्ड सिमेंटिक सुपरविजन) का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र MESFusion का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन फ्रेमवर्क है जो एक मोडैलिटी-अवेयर एनहांसमेंट मॉड्यूल, लॉन्ग-रेंज डिपेंडेंसी कैप्चर के लिए एक स्पेशियल गेटेड मांबा मॉड्यूल, और विविध डेटासेट्स में सुदृढ़, उच्च-गुणवत्ता वाली फ्यूजन प्राप्त करने के लिए एक सांख्यिकीय-निर्देशित एडेप्टिव फ्यूजन मॉड्यूल को संयोजित करके मल्टीमॉडल मेडिकल इमेज फ्यूजन में हेट्रोजेनियस फीचर डिस्ट्रीब्यूशन और एडेप्टिव इंटीग्रेशन चुनौतियों का समाधान करता है।
यह शोध पत्र एक हल्का फीचर रीकैलिब्रेशन (feature recalibration) रणनीति प्रस्तावित करता है जो कोएफिशिएंट रिग्रेशन शाखा (coefficient regression branch) में प्रासंगिक चैनलों को अनुकूल रूप से महत्व देकर रिमोट सेंसिंग ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए फूरियर कंटूर रिग्रेशन (Fourier contour regression) की सटीकता को बढ़ाता है, जिससे नगण्य कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ कई बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक स्थानिक-आवृत्ति द्वि-डोमेन ढांचे को एक नियंत्रित गतिशील संलयन तंत्र के साथ प्रस्तावित करता है ताकि वैश्विक संरचना मॉडलिंग और स्थानीय विवरण संरक्षण के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाया जा सके, जिससे रिंगिंग आर्टिफैक्ट्स को दबाते हुए अत्याधुनिक मोशन डिब्लरिंग प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।