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💻 संगणक विज्ञान

Explainable Artificial Intelligence (XAI) Adaptive Encryption Email Security Cybersecurity Machine Learning

यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक संवेदनशीलता-जागरूक एन्क्रिप्शन फ्रेमवर्क (Explainable Sensitivity-Aware Encryption Framework) प्रस्तावित करता है जो ईमेल संवेदनशीलता का गतिशील रूप से आकलन करने और अनुकूलित हाइब्रिड AES–ECC एन्क्रिप्शन लागू करने के लिए SHAP व्याख्यात्मकता के साथ एक रैंडम फॉरेस्ट मॉडल का उपयोग करता है, जिससे एंटरप्राइज संचार के लिए मजबूत सुरक्षा के साथ कम्प्यूटेशनल दक्षता का संतुलन बनाया जा सके।

Hussein Aly Jad Jad, Nada Amr Shaheen Shaheen, Mohammed Haytham Allam Allam, Mahmoud Ali Shehata Shehata2026-08-06
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Agentic CAMA-DRL: A Context-Aware Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework for Multi-Stakeholder Charging Coordination of Last-Mile Delivery E-Bikes

यह शोध पत्र एजेंटिक CAMA-DRL का प्रस्ताव करता है, जो एक संदर्भ-जागरूक मल्टी-एजेंट डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो शहरी लास्ट-माइल लॉजिस्टिक्स में ई-बाइक चार्जिंग को अनुकूलित करने के लिए डिलीवरी ऑपरेटरों, चार्जिंग स्टेशनों, फ्लीट योजनाकारों और पर्यावरणीय नियामकों को समन्वित करता है, जिससे पारंपरिक नियम-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में फ्लीट उपयोगिता, समयपालन, भीड़भाड़ में कमी और CO2 उत्सर्जन में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Muddsair Sharif, Huseyin Seker2026-08-06
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A Generalizable Seven-Step Workflow for Stacking Ensemble Learning: Data Leakage Auditing, Cross-Institutional Validation, and Negative Findings in Educational Data Mining

यह अध्ययन शैक्षिक डेटा माइनिंग में स्टैकिंग एनसेंबल लर्निंग के लिए एक सामान्यीकरण योग्य सात-चरणीय वर्कफ़्लो प्रस्तावित करता है, जो कठोर अंतर-संस्थागत सत्यापन और डेटा लीकेज ऑडिटिंग के माध्यम से यह प्रकट करता है कि केवल एल्गोरिदम की जटिलता सटीक भविष्यवाणी सुनिश्चित नहीं कर सकती है और संस्थागत अंशांकन एवं पद्धतिगत कठोरता की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करती है।

Jing Gao, Dong Lin, Jianfeng Hu2026-08-06
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A Classification-Regression Cooperative Fuzzy Surrogate- Assisted Evolutionary Algorithm for Expensive High- Dimensional Multi-Objective Optimization

यह शोध पत्र HDFC-ASS का प्रस्ताव करता है, जो एक वर्गीकरण-प्रतिगमन सहकारी फजी सरोगेट-असिस्टेड इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम है जो सख्त मूल्यांकन बजट के तहत महंगी उच्च-आयामी बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए एक परिवर्तनशील-सहसंबंध-निर्देशित क्रिगिंग रणनीति, एक फजी क्लासिफायर-असिस्टेड स्थानीय शोषण तंत्र, और एक अभिसरण-विविधता-अनिश्चितता सहकारी मानदंड को एकीकृत करता है।

Yishan Zhao, Xianwen Wei, Guoliang Sun, Kaiping Song2026-08-06
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Feasibility Study of Multilight Facial Imaging for Multiparameter Skin Assessment Using Lightweight Convolutional Neural Network

यह अध्ययन मल्टी-लाइट फेशियल इमेजिंग का उपयोग करके मल्टीपैरामीटर स्किन असेसमेंट के लिए एक लाइटवेट MobileNetV2-आधारित CNN प्रस्तावित करता है, जो दृष्टिकोण की क्षमता को प्रदर्शित करते हुए डेटासेट असंतुलन और छोटे सैंपल साइज के कारण फीचर एक्सट्रैक्शन और प्रदर्शन में वर्तमान सीमाओं को रेखांकित करता है।

Detak Yan Pratama, Mohammad M. Afandi, Ghinasti Khansa Hamidah, Desiana Widityaning Sari, Muhammad Nazhif Haykal, Sefi N (…)2026-08-06
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Development of an Ensemble Deep Learning Model for Breast Cancer Diagnosis

यह अध्ययन स्थानीय रूप से प्राप्त नाइजीरियाई मैमोग्राम डेटा पर प्रशिक्षित InceptionResNetV2 और ResNet-18 को संयोजित करने वाले एक एन्सेम्बल डीप लर्निंग मॉडल का प्रस्ताव करता है, जिसने स्तन कैंसर को BI-RADS श्रेणियों में वर्गीकृत करने में 99.26% सटीकता प्राप्त की, जो व्यक्तिगत मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है और एआई विकास के लिए स्थानीय रूप से प्रतिनिधि डेटासेट के उपयोग के महत्व को रेखांकित करता है।

Musibau Adekunle Ibrahim, Taye Abidakun, Patrick Ozoh2026-08-06
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LiteChestGreenXY11n: A Lightweight Explainable YOLO Framework for Energy-Efficient Chest X-ray Abnormality Localization with Clinical Deployment Assessment and with Experimental Case Study

यह शोध पत्र LiteChestGreenXY11n प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का और व्याख्यात्मक YOLO11n-आधारित ढांचा है जो चेस्ट एक्स-रे विसंगति स्थानीयकरण के लिए नैदानिक सटीकता, कम्प्यूटेशनल दक्षता और ऊर्जा स्थिरता के बीच एक इष्टतम संतुलन प्राप्त करता है, जो बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए Grad-CAM विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से नैदानिक विश्वास को बढ़ाता है।

A. Anushya, Sarah Alfayez, Harish Kumar Pamnani, Smaranika Mohapatra2026-08-06
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Development and Evaluation of HEAL A Bilingual English-Luganda RAG Chatbot for Disease Surveillance in Uganda

यह शोध पत्र HEAL को प्रस्तुत करता है, जो एक द्विभाषी अंग्रेजी-लुगांडा RAG चैटबॉट है, जो GPT-4 को एक फाइन-ट्यून्ड अनुवाद मॉडल के साथ जोड़कर युगांडा में अग्रिम पंक्ति के स्वास्थ्य कर्मियों को सटीक, दिशानिर्देश-अनुपालन रोग निगरानी जानकारी प्रदान करने में वाणिज्यिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mugume Twinamatsiko Atwine, Timothy Mwanje Kintu, Ibra Lujumba, Ibrahim Mbabali, Khalifan Muwonge, Lawrence Muwonge, Lyd (…)2026-08-06
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SubNM-Technology-Node-Aware Hardware Trojan Detection via Multi-Library Netlist Synthesis and Modular Graph Neural Networks

यह शोध पत्र SubNM का प्रस्ताव करता है, जो एक टेक्नोलॉजी-नोड-अवेयर हार्डवेयर ट्रोजन डिटेक्शन फ्रेमवर्क है, जो मल्टी-लाइब्रेरी नेटलिस्ट सिंथेसिस और मॉड्यूलर ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाकर विविध सेमीकंडक्टर प्रोसेस नोड्स में लगभग पूर्ण डिटेक्शन सटीकता और मजबूत सामान्यीकरण प्राप्त करता है, जो सिंगल-कॉन्फ़िगरेशन मूल्यांकन विधियों की सीमाओं को दूर करता है।

Anindita Chattopadhyay, Siddharth Bisariya, Vijay Kumar Sutrakar2026-08-06
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Agora: A Drive-Based Framework for Agent Difffferentiation in Multi-Agent LLM Systems

यह शोध पत्र अगोरा (Agora) का परिचय देता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो मॉडल मापदंडों (parameters) से जुड़े छह निरंतर मनोवैज्ञानिक प्रेरकों (psychological drives) के माध्यम से मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) प्रणालियों को अलग करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण ऑटोजनस्टाइल (AutoGenStyle) जैसे बेसलाइन की तुलना में विश्लेणात्मक कार्यों पर प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जबकि रचनात्मक और लघु-प्रारूप निर्माण के लिए सरल समन्वय रणनीतियाँ अधिक प्रभावी बनी रहती हैं।

Zihan Lin2026-08-06