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💻 संगणक विज्ञान

UDAQ: Unified Dynamic and Adaptive Q-iteration for Unknown Environment Path Planning and Exploration

यह शोध पत्र UDAQ को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत, रिवॉर्ड-संचालित Q-इटरेशन फ्रेमवर्क है जो बिना किसी पूर्व मानचित्र ज्ञान के अज्ञात वातावरण में पारंपरिक योजनाकारों और अन्वेषण रणनीतियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हुए, पॉइंट-टू-पॉइंट पथ नियोजन और कुशल पर्यावरण अन्वेषण दोनों को एक साथ अनुकूलित करने के लिए गतिशील रूप से विकसित होने वाले स्टेट स्पेस के प्रति स्वायत्त रूप से अनुकूलित होता है।

Nasr Abdalmanan, Kamarulzaman Kamarudin, Muqri Zinal, Mohd Rizal Manan, Victor Bennetts2026-07-30
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Pose-Robust Finger Identification Based on Mutual Region Alignment and Minimum Convolution Point Feature

यह शोध पत्र एक नवीन पोज़-रोबस्ट फिंगर आइडेंटिफिकेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कॉन्टैक्टलेस फिंगर इमेजेस में अनुदैर्ध्य रोटेशन (longitudinal rotation) और नॉन-रिजिड विरूपण (non-rigid deformations) के कारण होने वाले प्रदर्शन ह्रास को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए म्यूचुअल रीजन अलाइनमेंट, मिनिमम कनवल्शन पॉइंट फीचर लर्निंग और वेटेड स्कोर फ्यूजन को एकीकृत करता है, जिससे चार सार्वजनिक डेटासेट्स पर अत्याधुनिक (state-of-the-art) परिणाम प्राप्त होते हैं।

Weili Yang, Dewen Kong, Fujian Feng, Yonghuai Yang, Deng Li, ZhongChi Liu, Dacan Luo2026-07-29
💻 संगणक विज्ञान

From Telemetry to Techniques: Behavior-Centric MITRE ATTCK Technique Classification Through Sysmon Event Correlation

यह शोध पत्र Sysmon टेलीमेट्री का उपयोग करके MITRE ATT&CK तकनीकों को वर्गीकृत करने के लिए एक व्यवहार-केंद्रित ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि GUID-आधारित इवेंट सहसंबंध, SecureBERT ट्रांसफार्मर मॉडल के साथ मिलकर, प्रतिकूल गतिविधियों की पहचान करने में टेम्पोरल सहसंबंध और पारंपरिक मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Amir Hossein Hemmati, Babak Sadeghyian, Mahsa Saeidi2026-07-29
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RSU: A Novel RectifiedSineUnit Activation Function for Robust Pathological Diagnosis Across Multi-Cancer Datasets

यह शोध पत्र एक नवीन रेक्टिफाइड साइन यूनिट (RSU) एक्टिवेशन फंक्शन प्रस्तावित करता है जो चार विविध कैंसर डेटासेट्स में स्वचालित रोगविज्ञानी निदान के लिए कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, और ReLU एवं Leaky ReLU जैसे मानक एक्टिवेशन फंक्शन्स की तुलना में बेहतर सटीकता प्राप्त करता है।

Muhammad Saood Sarwar, Shahzaib ur Rehman2026-07-29
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A Hybrid AI-IoT Framework for Predictive Conservation of Tropical Heritage Façades: Empirical Validation from a Multi-Site Study in Indonesia

यह अध्ययन एक हाइब्रिड AI-IoT ढांचे को अनुभवजन्य रूप से मान्य करता है जो इंडोनेशिया में उष्णकटिबंधीय विरासत अग्रभागों (façades) पर क्रोमैटिक क्षरण (chromatic deterioration) की भविष्यवाणी करने और प्रारंभिक चेतावनी प्रदान करने के लिए निरंतर पर्यावरणीय संवेदन को मशीन लर्निंग के साथ एकीकृत करता है, जिससे कई स्थलों पर उच्च सटीकता और सामान्यीकरण प्राप्त होता है।

HASSAN GBRAN, Siti Rukayah, Atik Suprapti, Erni Setyowati, Iwan Setiawan2026-07-29
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A Security State Awareness Method for Petrochemical Industrial Control Network Equipment Based on Deep Learning

यह शोध पत्र स्थितिजन्य जटिलता और सूचना विलंब को संबोधित करने के लिए एक हाइब्रिड TCN-MGRU मॉडल का उपयोग करके पेट्रोकेमिकल औद्योगिक नियंत्रण नेटवर्क उपकरणों के लिए एक डीप लर्निंग-आधारित सुरक्षा स्थिति जागरूकता पद्धति प्रस्तावित करता है, जिससे पता लगाने की सटीकता और सुरक्षा संरक्षण में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Tengteng Xie, Songtao Yu, Jingchao Yang, Xianghong Min, Longhao Li2026-07-29
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Developing a Low Resource Intensive Algorithm for Early Detection of Flying Swarm of Pest Birds

यह शोध पत्र एक लो-रिसोर्स हाइब्रिड डिटेक्शन पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो मोशन-आधारित प्रीप्रोसेसिंग को YOLOv8-nano के साथ जोड़ता है ताकि केवल CPU-आधारित हार्डवेयर पर रेड-बिल्ड क्वीली (Red-billed Quelea) के झुंडों की कुशलतापूर्वक पहचान की जा सके, जिससे स्थिर दृश्यों के दौरान कंप्यूटेशनल लोड में काफी कमी लाते हुए उच्च सटीकता प्राप्त होती है।

Justice Raphoto Mosoeu, Lebelo Serutla, Alfred Mwanza2026-07-29
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Tensor Network Machine Learning for Wildfire Susceptibility Mapping: from Grokking Dynamics to Quantum Mixedness of Class Representations

यह शोध पत्र गार्गानो क्षेत्र में जंगल की आग की संवेदनशीलता मानचित्रण के लिए मैट्रिक्स प्रोडक्ट स्टेट्स और अल्फाअर्थ एम्बेडिंग्स का उपयोग करते हुए एक क्वांटम-प्रेरित टेंसर नेटवर्क ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो न केवल प्रतिस्पर्धी वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करता है बल्कि विशिष्ट ग्रोकिंग डायनेमिक्स को भी प्रकट करता है और क्वांटम मिक्सडनेस डायग्नोस्टिक्स के माध्यम से क्लास सेपरेबिलिटी का एक भौतिक रूप से आधारित, स्तर-विलक्षित विश्लेषण प्रदान करता है।

Domenico Pomarico, Alessandra Costantino, Gabriel Ramirez Sanchez, Loredana Bellantuono, Davide D'Alò, Mario Elia, Aless (…)2026-07-29
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HCSC-Net: Hierarchical Contextual Semantic Calibration for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation

यह शोध पत्र HCSC-Net का प्रस्ताव करता है, जो एक पदानुक्रमित प्रासंगिक अर्थ संबंधी अंशांकन (hierarchical contextual semantic calibration) ढांचा है जो संरचनात्मक विसंगति और पृष्ठभूमि हस्तक्षेप की समस्याओं को हल करने के लिए ग्रुप-वाइज स्ट्रक्चरल कैलिब्रेशन और रेसिडुअल कॉन्टेक्स्टुअल सेमेंटिक कैलिब्रेशन मॉड्यूल को एकीकृत करके CLIP-आधारित कमजोर पर्यवेक्षित अर्थ संबंधी विभाजन (weakly supervised semantic segmentation) को बढ़ाता है, जिससे PASCAL VOC 2012 और MS COCO 2014 बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Xiaoming Bai, Xiaoyan Shao, Lingling Li, Xuezhuan Zhao, Zhenhao Zhao, Jian Zhang2026-07-29
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Contextual Cue Susceptibility in Clinical AI: A Randomized Controlled Clinician-Comparator Study

यह रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड अध्ययन प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, मानव चिकित्सकों की तुलना में उन प्रासंगिक संकेतों (contextual cues) के प्रति काफी अधिक संवेदनशील हैं जो गलत नैदानिक विकल्पों को प्रेरित करते हैं, जो क्लिनिकल एआई सिस्टम के लिए एक महत्वपूर्ण सुरक्षा भेद्यता को रेखांकित करता है जिसे विशिष्ट प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों के माध्यम से कम किया जा सकता है।

Mahmud Omar, Reem Agbareia, Alexander Charney, Raja-Elie Abdulnour, Ankit Sakhuja, Eyal Klang, Girish Nadkarni, Benjamin (…)2026-07-29