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यह शोध पत्र एक साइबर रेंज वातावरण के भीतर एक एआई-संचालित प्रोफाइलिंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो स्वचालित, व्यक्तिगत फीडबैक और अनुकूलन योग्य शिक्षण पथ उत्पन्न करने के लिए शिक्षार्थी के प्रदर्शन का निरंतर मूल्यांकन करता है, जिससे साइबर सुरक्षा शिक्षा के लिए स्केलेबिलिटी और वैयक्तिकरण की प्रमुख चुनौतियों का समाधान होता है।
यह शोध पत्र एक हल्के, वास्तविक समय के सिमेंटिक फ्रंट-एंड का प्रस्ताव करता है जो गतिशील वस्तुओं को प्रभावी ढंग से हटाने और गतिशील वातावरण में RGB-D SLAM की मजबूती बढ़ाने के लिए आवधिक इंस्टेंस सेगमेंटेशन को एक रजिस्ट्रेशन-संचालित गॉसियन मैपिंग पाइपलाइन के साथ एकीकृत करता है।
यह अध्ययन LV-YOLO प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो वैश्विक स्क्रीनिंग के लिए MobileNetV3 और नवीन अटेंशन एवं अपसैंपलिंग मॉड्यूल के साथ एक अनुकूलित YOLOv11 मॉडल को जोड़ता है, जो पैथोलॉजिस्टों को नैदानिक जोखिम स्तरीकरण में सहायता करने के लिए गैस्ट्रिक कैंसर के होल स्लाइड इमेजेस में लिम्फोवैस्कुलर आक्रमण का प्रभावी और सटीक रूप से पता लगाता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फ्रोजन 2D विजन फाउंडेशन मॉडल फीचर्स का लाभ उठाने वाला एक अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क, जब LiDAR वृक्ष मुकुटों के कैनोनिकल डेप्थ रेंडरिंग्स पर लागू किया जाता है, तो हैंड-क्राफ्टेड ज्योमेट्रिक डिस्क्रिप्टर्स और फ्रोजन 3D फाउंडेशन मॉडल्स दोनों की तुलना में व्यक्तिगत वृक्ष प्रजातियों को अधिक सुसंगत रूप से व्यवस्थित करता है, जबकि इस डोमेन में नेटिव 3D ज्योमेट्री पर प्री-ट्रेन्ड विजुअल रिप्रेजेंटेशन्स की श्रेष्ठता को मान्य करने के लिए अधिग्रहण-स्रोत (acquisition-source) के कन्फाउंडिंग कारकों को कड़ाई से नियंत्रित करता है।
SpectralMLP एक नवीन हाइपरग्राफ न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क पेश करता है जो पारंपरिक एग्रीगेशन को सीखने योग्य जैकोबी बहुपद आधारों (learnable Jacobi polynomial bases) का उपयोग करने वाले एक कुशल, संदेश-प्रेषण-मुक्त (message-passing-free) ड्यूल-फ्रीक्वेंसी स्पेक्ट्रल फ़िल्टरिंग तंत्र से बदल देता है, जो अधिकांश मौजूदा विधियों की तुलना में कम पैरामीटर संख्या बनाए रखते हुए कई बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह अध्ययन घरेलू बिजली खपत में विसंगति का पता लगाने के लिए रॉ अनुक्रमिक (raw sequential), छवि-आधारित (GAF), हाइब्रिड और सांख्यिकीय मॉडलों की तुलना करने वाला एक नियंत्रित बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जिसमें पाया गया कि सिंथेटिक व्यवधान प्रोटोकॉल के तहत प्रत्यक्ष टेम्पोरल मॉडलिंग (Raw 1D-CNN) अन्य दृष्टिकोणों से बेहतर रहा, साथ ही डेटासेट के एकल-घरेलू दायरे और वास्तविक दुनिया के दोष एनोटेशन की कमी के कारण सतर्क व्याख्या की आवश्यकता पर भी बल दिया गया।
यह शोध पत्र एक इंटेलिजेंट वेयरहाउस निष्पादन ढांचा प्रस्तुत करता है जो प्राकृतिक-भाषा-संचालित कार्य निष्पादन को सक्षम करने के लिए SAP EWM, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, SAP BTP और ऑटोनॉमस मोबाइल रोबोट्स को एकीकृत करता है, जिससे अनुकूलन योग्य मानव-रोबोट सहयोग के माध्यम से 98% सफलता दर और 4.7 सेकंड का औसत निष्पादन समय प्राप्त होता है।
यह व्यवस्थित साहित्य समीक्षा व्यवसाय में जिम्मेदार एआई के लिए छह प्रमुख शासन तंत्रों की पहचान करने हेतु 97 अध्ययनों का विश्लेषण करती है, जो जवाबदेही और निष्पक्षता जैसे नैतिक सिद्धांतों पर एक आम सहमति को प्रकट करती है और साथ ही उन महत्वपूर्ण कार्यान्वयन चुनौतियों और अनुसंधान अंतराल को उजागर करती है जो प्रभावी अंगीकरण में बाधा डालते हैं।
यह शोध पत्र ARIES-Mission प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर विजन-लैंग्वेज सिस्टम है जो चार उम्मीदवारों (रॉ रिकग्निशन ऑर्डर, एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइज़ेशन, डिफरेंशियल इवोल्यूशन, और पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन) के पोर्टफोलियो में से सबसे छोटा व्यवहार्य मार्ग चुनकर UAV मिशन योजना को बढ़ाता है, जिससे कुल दूरी में 24.21% की कमी आती है और सटीक इष्टतम (एक्ज़ैक्ट ऑप्टिमम) से 0.042% के औसत अंतराल के साथ लगभग इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक एआई-सहायता प्राप्त ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विशेषज्ञ प्रदर्शनों से मल्टीमॉडल डेटा कैप्चर करके 3D अवतार रिप्ले के साथ संरचित, चरण-दर-चरण निर्देशों को बनाने के लिए इमर्सिव वीआर (VR) और एमआर (MR) प्रशिक्षण ट्यूटोरियल उत्पन्न करता है, जिससे स्केलेबल, इंस्ट्रक्टरलेस औद्योगिक प्रशिक्षण सक्षम होता है।