3729 पेपर
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक (explainable) PCB दोष वर्गीकरण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो इंटेलिजेंट ऑटोमेटेड ऑप्टिकल इंस्पेक्शन सिस्टम के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखते हुए पूर्ण सटीकता और व्याख्यात्मकता प्राप्त करने के लिए TRIBRID-अनुकूलित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, ट्रांसफर लर्निंग और MobileNetV3 को संयोजित करता है।
यह शोध पत्र लेगेसी औद्योगिक उपकरणों के लिए एक हार्डवेयर-स्वतंत्र पोस्ट-क्वांटम अटेस्टेशन तंत्र प्रस्तुत करता है जो कमोडिटी x86 प्लेटफॉर्म पर हाइबरनेशन-रिज्यूम चक्र का लाभ उठाकर रनटाइम स्टेट को कैप्चर और साइन करने के लिए CRYSTALS-Dilithium का उपयोग करता है, जिससे TPM जैसे समर्पित सुरक्षा हार्डवेयर के बिना विश्वसनीय सत्यापन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड मल्टी-एक्सपर्ट डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो विभिन्न समुद्री वातावरणों के लिए विशिष्ट डिटेक्शन मॉडलों (YOLOv8 और SwinIR-एन्हांस्ड Mask R-CNN) को गतिशील रूप से चुनने के लिए एक इंटेलिजेंट ResNet-50 रूटिंग मैकेनिज्म का उपयोग करता है, जिससे जहाज का पता लगाने में उच्च सटीकता प्राप्त होती है और सिंगापुर जलडमरूमध्य जैसे वास्तविक परिदृश्यों में डार्क वेसल्स की सफलतापूर्वक पहचान की जाती है।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि पूर्व-प्रशिक्षित डिफ्यूजन मॉडल अपने सीखे हुए गतिकी (dynamics) के भीतर जनसंख्या-स्तरीय शारीरिक एटलस को अंतर्निहित रूप से कूटबद्ध करते हैं, जो स्पष्ट पंजीकरण या एटलस-विशिष्ट प्रशिक्षण उद्देश्यों की आवश्यकता के बिना, नियतात्मक अनुमान (deterministic inference) के माध्यम से सीधे तीक्ष्ण, आयु-शर्तित और पंजीकरण-प्रतिस्पर्धी मस्तिष्क टेम्पलेट्स की रिकवरी को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र BQEB ForecastBench प्रस्तुत करता है, जो स्मार्ट-ग्रिड पूर्वानुमान के लिए एआई (AI) मॉडलों के मूल्यांकन को मानकीकृत करने हेतु BQEB-Data v1 डेटासेट का उपयोग करने वाला एक ओपन बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क है, जो बेसलाइन प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि लीनियर रिग्रेशन (Linear Regression) बिजली के भार और कीमतों के पूर्वानुमान में अन्य मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है, साथ ही मूल्य पूर्वानुमान की अंतर्निहित जटिलता को भी उजागर करता है।
यह अध्ययन LSTM पर आधारित एक डुअल-टास्क डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो बड़े पैमाने के ई-कॉमर्स डेटा पर मौजूदा मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करते हुए ग्राहक पुन: खरीद समय और अगले-उत्पाद चयन का एक साथ पूर्वानुमान लगाता है और स्वचालित मार्केटिंग अनुकूलन के लिए एक व्यावहारिक एआई एजेंट प्रणाली प्रदान करता है।
यह शोध पत्र प्रॉक्सिमिटी-प्रिजर्विंग न्यूरल सबडिवीजन (PNS) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षित रिफाइनमेंट नियम है जो लूप सबडिवीजन को एक बाउंडेड, कर्वेचर-गेटेड करेक्शन के साथ संवर्धित करता है ताकि आवश्यक संरचनात्मक गुणों जैसे कि रिजिड मोशन इक्विवेरिएंस, प्लेनर रिप्रोडक्शन और स्पेक्ट्रल स्टेबिलिटी को सख्ती से बनाए रखते हुए स्थानीय ज्यामितीय विशेषताओं को अनुकूल रूप से कैप्चर किया जा सके।
यह शोध पत्र एक व्यवस्थित साहित्य समीक्षा प्रस्तुत करता है जो वर्तमान शासन संबंधी आवश्यकताओं का संश्लेषण करता है और स्वायत्त डेटा पारिस्थितिकी तंत्रों (Autonomous Data Ecosystems) के भीतर विश्वसनीय, पारदर्शी और जवाबदेह मशीन-टू-मशीन संचार स्थापित करने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण अनुसंधान अंतराल की पहचान करता है।
यह अध्ययन दस उच्च-शिक्षा साइबर सुरक्षा परिपक्वता डोमेन को दस आधिकारिक ढांचों के विरुद्ध मैप करने के लिए एक 50-रिकॉर्ड क्रॉसवॉक के प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य सामग्री विश्लेषण का उपयोग करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि NIST CSF 2.0 व्यापक कवरेज प्रदान करता है, प्रभावी संस्थागत शासन के लिए सामान्य जोखिम, परिचालन, क्षेत्र-विशिष्ट और AI मानकों को एकीकृत करने वाले एक स्तरित दृष्टिकोण की आवश्यकता है।
यह अन्वेषणात्मक अध्ययन 2022 से 2024 तक वियतनाम में 607 ई-कॉमर्स फिशिंग वेबसाइटों का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि कैसे हमलावर पहचान से बचने के लिए यूआरएल (URL) संरचनाओं और प्रोटोकॉल जैसे तकनीकी तौर-तरीकों को लगातार अनुकूलित करते हुए, Shopee और Tiki जैसे प्रमुख प्लेटफार्मों का अधिक से अधिक प्रतिरूपण कर रहे हैं।