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💻 संगणक विज्ञान

SemanticVul: Evidence-Grounded Structured LLM Explanations for Vulnerability Detection

SemanticVul एक पुनरुत्पादक (reproducible) ढांचा है जो C/C++ भेद्यता का पता लगाने के लिए स्थानीय रूप से उत्पन्न, साक्ष्य-आधारित अर्थ संबंधी स्पष्टीकरणों का लाभ उठाता है ताकि मौजूदा बेसलाइन की तुलना में सटीकता और अल्पसंख्यक-वर्ग रिकॉल (minority-class recall) में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके, जबकि नियत कोड मिलान (deterministic code matching) और डेटासेट ऑडिटिंग के माध्यम से दावों को कड़ाई से मान्य किया जाता है।

Abdul Razak, Ihtesham Ul Islam, Rabia Khan2026-10-15
💻 संगणक विज्ञान

Parameter compensation reveals weak physical effects in multi-parameter inverse learning

यह शोध पत्र पैरामीटर क्षतिपूर्ति (parameter compensation) की अवधारणा प्रस्तुत करता है, जहाँ अन्य मापदंडों में क्षतिपूरक परिवर्तनों द्वारा कमजोर भौतिक प्रभावों को ढक दिया जाता है, और एक बायस-कंपनसेटेड न्यूरल नेटवर्क (BcNN) का प्रस्ताव करता है जो मल्टी-पैरामीटर इनवर्स लर्निंग समस्याओं में इन प्रभावों को विश्वसनीय रूप से पुनः प्राप्त करने के लिए स्ट्रक्चर्ड सूडो-सॉल्यूशंस का लाभ उठाता है।

Yifan Yang, Zengwei Guo2026-10-15
💻 संगणक विज्ञान

STME-GCN: topology refinement and motion-enhanced temporal modeling for skeleton-based action recognition

यह शोध पत्र STME-GCN का प्रस्ताव करता है, जो एक स्केलेटन-आधारित एक्शन रिकग्निशन नेटवर्क है जो मल्टी-एट्रीब्यूट टेम्पोरल डिस्क्रिप्टर्स के माध्यम से टोपोलॉजी जनरेशन को अनुकूलित करके और मोशन डायनेमिक्स एवं इंटर-जॉइंट संबंधों को बेहतर ढंग से कैप्चर करने के लिए पोज़-मोशन कोलैबोरेटिव ब्रांच के माध्यम से टेम्पोरल मॉडलिंग को बढ़ाकर प्रदर्शन में सुधार करता है।

Xiaopeng Wang, Chunjun Chen, Yutao Xia2026-10-15
💻 संगणक विज्ञान

Feasible-Space Dilution and Objective Alignment in Shallow Penalty-X QAOA: A Controlled RCSP Study

यह अध्ययन नियंत्रित संसाधन-सीमित लघुतम पथ (resource-constrained shortest-path) प्रयोगों का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि उथले दंड-X QAOA (shallow penalty-X QAOA) में, खराब व्यवहार्य नमूनाकरण (poor feasible sampling) विशिष्ट ऑप्टिमाइज़र अपर्याप्तताओं और उद्देश्य मिसअलाइनमेंट से उत्पन्न होता है, जिसमें CVaR-आधारित प्रशिक्षण होल्ड-आउट कार्यों पर सटीक-व्यवहार्यता नियंत्रणों के प्रदर्शन के प्रभावी रूप से करीब पहुंच जाता है।

Zhilin Chen2026-10-15
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Arthasetu - Neural Machine Translation for Classical Jain Philosophical Text with Cross-System Evaluation

यह शोध पत्र अर्थसेतु (Arthasetu) को प्रस्तुत करता है, जो शास्त्रीय जैन दार्शनिक संस्कृत का हिंदी में अनुवाद करने के लिए एक विशिष्ट द्विदिश एलएसटीएम (Bidirectional LSTM) आधारित न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन मॉडल है, जो यह प्रदर्शित करता है कि डोमेन-सुसंगत डेटा संवर्धन और कठोर मूल्यांकन प्रोटोकॉल, NLLB-200 जैसे बड़े पैमाने के बहुभाषी प्रणालियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदान करते हैं, साथ ही कम-संसाधन वाले अनुसंधान में डेटा लीकेज के महत्वपूर्ण जोखिमों पर प्रकाश डालते हैं।

Tamanna Jain, Neeraj Raheja2026-10-15
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A Comparative Benchmark of GAN, DDPM, and Flow Matching for 2D and 3D Porous Microstructures Synthesis.

यह शोध पत्र 2D और 3D सरंध्र सूक्ष्म संरचनाओं (porous microstructures) के संश्लेषण के लिए WGAN-GP, DDPM और फ्लो मैचिंग (Flow Matching) का एक तुलनात्मक बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जिसमें फ्लो मैचिंग को एक प्रतिस्पर्धी दृष्टिकोण के रूप में पहचाना गया है जो संरचनात्मक सटीकता, विशेष रूप से सरंध्रता-विसरण संबंधों (porosity-diffusivity relations) को पुनरुत्पादित करने और कम्प्यूटेशनल दक्षता के बीच एक अनुकूल संतुलन प्रदान करता है।

Ali Aouf, Eric Laloy, Christophe De Vleeschouwer2026-10-15
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Quantifying Predictive Uncertainty in Student Academic Outcomes Using Conformal Prediction

यह अध्ययन एक अनिश्चितता-जागरूक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो छात्रों के शैक्षणिक परिणामों की मात्रात्मक विश्वसनीयता के साथ भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग, स्प्लिट कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन और SHAP को एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि LightGBM और XGBoost जैसे मॉडल उच्च सटीकता प्राप्त करते हैं, कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन लक्षित, मानव-इन-द-लूप हस्तक्षेपों का समर्थन करने के लिए अनिश्चित मामलों को प्रभावी ढंग से चिह्नित करता है।

Kazi Sabbir Ahmad Nahin2026-10-15
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Complete Patient-Level Leakage Among Traceable Images in a Widely Used Brain Tumor MRI Benchmark

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि एक व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले ब्रेन ट्यूमर एमआरआई बेंचमार्क में पूर्ण स्तर पर रोगी-स्तरीय डेटा लीकेज (data leakage) की समस्या है, जहाँ उच्च रिपोर्ट की गई सटीकता मॉडल की अनदेखे व्यक्तियों के प्रति वास्तविक सामान्यीकरण क्षमता के बजाय पहले देखे गए रोगियों के स्लाइस को पहचानने की क्षमता को दर्शाती है।

Jaiveer Bassi2026-10-15
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Artificial Intelligence and Machine Learning for Stock Market Prediction: A Systematic Literature Review of Methods, Emerging Paradigms, Reproducibility, and Evaluation Gaps (2016-2026)

685 अध्ययनों (2016-2026) का यह व्यवस्थित साहित्य समीक्षा (सिस्टमैटिक लिटरेचर रिव्यू) एआई-संचालित शेयर बाजार भविष्यवाणी के विकास, पुनरुत्पादकता और मूल्यांकन अंतराल का विश्लेषण करती है, जो डेटा लीकेज, कोड साझा करने की कमी और अपर्याप्त सांख्यिकीय परीक्षण जैसे व्यापक मुद्दों के कारण रिपोर्ट की गई मॉडल सटीकता और व्यावहारिक ट्रेडिंग उपयोगिता के बीच एक महत्वपूर्ण विच्छेद को प्रकट करती है।

Akshatha Srikantha, Manpreet Singh, Rahul Joshi, Anant Singh, Eugene Pinsky2026-10-15
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Autonomous robotic photography as a creative urban service

यह शोध पत्र LEAP प्रस्तुत करता है, जो एक पर्यवेक्षित स्वायत्त रोबोटिक फोटोग्राफी प्रणाली है जो गतिशील शहरी वातावरण में सुरक्षित, अनुकूलन योग्य नेविगेशन के साथ सीखी गई सौंदर्य संबंधी नियमों को सफलतापूर्वक एकीकृत करती है, और विविध परिवेशों में मजबूत सामान्यीकरण प्रदर्शित करते हुए कम्प्यूटेशनल और मानवीय सौंदर्य रेटिंग दोनों में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Jia Pan, Chang Chen, Dawei Wang, Zhilan Liao, Hang Xu, Yipeng Pan, Ignatius Japar, Mathieu Chambe, Xiaofeng Liu, Hua Che (…)2026-10-15