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💻 संगणक विज्ञान

Every-successful-replay route admission changes first-token latency rankings in clinical question answering

यह शोध पत्र MedRouteGuard प्रस्तुत करता है, जो एक रूट एडमिशन फ्रेमवर्क है जो सख्त साक्ष्य सत्यापन और रिप्ले नियमों को लागू करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि वर्तमान क्लिनिकल क्वेश्चन-आंसरिंग बेंचमार्क उन रूट्स को पुरस्कृत करके जो स्रोत (provenance) को छोड़ देते हैं या पुराने डिपेंडेंसीज़ का पुन: उपयोग करते हैं, फर्स्ट-टोकन लेटेंसी को काफी कम करके आंकते हैं, जिससे प्रदर्शन रैंकिंग में बदलाव आता है और साक्ष्य की वैधता में सुधार होता है।

Rui Li, Jason Zhao, Shuang Cao, Alexandre Duprey, Ruihua Liu2026-08-04
💻 संगणक विज्ञान

Does Size Generalization Imply Disruption Robustness? A Pre-Registered Study of GNN–PPO Scheduling Policies for the Dynamic Flexible Job-Shop Problem

यह पूर्व-पंजीकृत अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि डायनेमिक फ्लेक्सिबल जॉब-शॉप समस्या पर प्रशिक्षित GNN–PPO नीतियां आकार सामान्यीकरण (size generalization) प्रदर्शित करती हैं, वे पारंपरिक डिस्पैचिंग नियमों के विरुद्ध प्रतिस्पर्धात्मकता या बहु-विघटन शासन (multi-disruption regimes) के विरुद्ध सुदृढ़ता को एक साथ प्राप्त करने में विफल रहती हैं, जो यह सिद्ध करता है कि ये दो गुण सह-उद्गामी (co-emergent) होने के बजाय पृथक हैं।

Joseph Javier Sánchez Acuña, David Álvarez2026-08-04
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The Price of Optimality Under Uncertainty: A Predictive–Reactive Robustness Analysis of Exact, Metaheuristic, and Dispatching-Rule Scheduling for the Dynamic Job-Shop Problem

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि अनिश्चितता के तहत गतिशील जॉब-शॉप शेड्यूलिंग के लिए, सटीक इष्टतम शेड्यूल्स अक्सर सरल प्राथमिकता प्रेषण नियमों (priority dispatching rules) की तुलना में कम सुदृढ़ होते हैं क्योंकि उनके पास स्लैक (slack) का अभाव होता है जो उन्हें व्यवधानों को अवशोषित करने से रोकता है, जिससे वास्तविक दुनिया के निष्पादन में निम्न नाममात्र प्रदर्शन के बावजूद बाद वाले अक्सर श्रेष्ठ होते हैं।

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-08-04
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Phantom Transitions in Language Model Fine-Tuning: A Density-Matrix Analysis

यह शोध पत्र निकट-समानार्थी (near-synonym) कार्यों पर भाषा मॉडलों में फाइन-ट्यूनिंग विफलताओं का विश्लेषण करने के लिए एक डेंसिटी-मैट्रिक्स-आधारित ऑर्डर पैरामीटर प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि मॉडल स्ट्रक्चरल एम्बेडिंग ड्रैग (structural embedding drag) के कारण घटते लॉस (loss) के बावजूद ज्यामितीय रूप से निम्नीकृत हो सकते हैं और उन आयामहीन मात्राओं (dimensionless quantities) की पहचान करता है जो महत्वपूर्ण लर्निंग रेट्स और आर्किटेक्चरल व्यवहारों की भविष्यवाणी करते हैं।

Vaibhav Prakash2026-08-04
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Code is Cheap, Judgment is Not: The Rise of Integration Skill in the Age of AI-Written Code

यह शोध पत्र तर्क देता है कि जैसे-जैसे एआई (AI) कोड जनरेशन को कमोडिटाइज करता है, वित्त जैसे विनियमित परिवेशों में सबसे मूल्यवान पेशेवर कौशल प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से बदलकर कोड बोध और एकीकरण की ओर स्थानांतरित हो जाता है, जिससे मानव-मशीन लेखकत्व की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए नए पेशेवर पूंजी मॉडल और शासन ढांचे की आवश्यकता होती है।

MEHTAB KHAN2026-08-04
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Two-Stage Enhancement-Field Synthesis of Contrast-Enhanced Breast MRI from Pre-Contrast Slices

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय कोर्स-टू-स्ट्रक्चर (C2S) मॉडल प्रस्तावित करता है जो सिंथेटिक कंट्रास्ट-एन्हांस्ड ब्रेस्ट एमआरआई जनरेशन को ग्लोबल फील्ड प्रेडिक्शन और स्ट्रक्चरल रिफाइनमेंट में विभाजित करता है, जो परसेप्चुअल सिमिलैरिटी मेट्रिक्स के साथ एक समझौते के बावजूद सिंगल-स्टेज मॉडल्स की तुलना में बेहतर लीजन-लेवल विश्वसनीयता और स्ट्रक्चरल फिडेलिटी प्रदर्शित करता है।

Yujie Yao, Guotai Wang2026-08-04
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AiDER: Auditing and Document Evaluation via Rule Compilation and Small Language Models - An Education Case Study

AiDER एक ऑडिट करने योग्य ढांचा है जो प्राकृतिक-भाषा आवश्यकताओं के विरुद्ध दस्तावेजों का मूल्यांकन करने के लिए नियमों को निष्पादन योग्य कोड में संकलित करता है ताकि छोटे भाषा मॉडलों के माध्यम से साक्ष्य निष्कर्षण को सीमित किया जा सके, जिससे नियत और निरीक्षण योग्य निर्णय सुनिश्चित होते हैं और यह प्रदर्शित होता है कि सत्यापन-संचालित नियम मरम्मत शैक्षिक संदर्भों में 2B-4B पैरामीटर वाले मॉडलों में सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है।

Valerio Crocetti, Elia Pacioni, Aldo Franco Dragoni, Michael, Davide Calvaresi2026-08-04
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Transparency in Software Defect Prediction: A Dual Approach using Explainability and Tradeoff Analysis

यह शोध पत्र एक नवीन थ्रेशोल्ड-एडजस्टिंग ऑब्जेक्टिव और काउंटरफैक्चुअल एक्सप्लेनेशन-आधारित डेटा फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से डिटेक्शन और फॉल्स अलार्म दरों के बीच संतुलन को अनुकूलित करके, असंतुलित डेटासेट पर सॉफ्टवेयर डिफेक्ट प्रेडिक्शन में पारदर्शिता और प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए एक दोहरी दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है।

Nitin Sai Bommi, Umamaheswara Sharma Bhutamapuram, Atul Negi2026-08-04
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External Validation and Interpretability Analysis of a Deep Learning Model for Forensic Age Estimation Across Brazilian and Romanian Populations

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि डीप लर्निंग मॉडल फोरेंसिक आयु अनुमान के लिए जैविक उम्र बढ़ने के पैटर्न को पकड़ सकते हैं, उनकी विश्वसनीयता जनसंख्या और हार्डवेयर परिवर्तनों से काफी हद तक समझौता करती है, जो फोरेंसिक अनुप्रयोग से पहले गैर-शारीरिक शॉर्टकट का पता लगाने के लिए बाहरी सत्यापन और व्याख्यात्मकता विश्लेषण की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करती है।

Laura Meloni, Liviu-Mihai Iacob, Sorana Eftimie, Raluca Roman2026-08-04
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SPARE - STARE: Securing Progressive Web Apps - Trusted Web Activity Against Unauthorized Replications

यह शोध पत्र "SPARE-STARE" का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो एक क्वेरी-पैरामीटर-आधारित सुरक्षा ढांचा है जो प्रोग्रेसिव वेब ऐप्स को ट्रस्टेड वेब एक्टिविटीज के साथ बांधने के लिए एन्क्रिप्शन और अद्वितीय पहचानकर्ताओं का उपयोग करता है, जिससे संचार सीमाओं को दूर करते हुए और विकास जटिलता को कम करते हुए अनधिकृत प्रतिकृति खतरों को प्रभावी ढंग से कम किया जा सके।

Sajib Talukder, Nur Imtiazul Haque, Hisham Kholidy2026-08-04