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यह शोध पत्र सऊदी पारिवारिक कानून के तलाक के मामलों का एक उच्च-गुणवत्ता वाला, विशेषज्ञ-सत्यापित सिंथेटिक डेटासेट उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और ह्यूमन-इन-द-लूप सत्यापन का उपयोग करते हुए एक मल्टी-रोल सिमुलेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो गोपनीयता संबंधी बाधाओं के कारण वास्तविक न्यायिक रिकॉर्ड की कमी को प्रभावी ढंग से दूर करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डीप ट्रांसफर लर्निंग, विशेष रूप से डेटा ऑग्मेंटेशन और क्रॉस-वैलिडेशन के साथ अनुकूलित एफिशिएंटनेटबी7 (EfficientNetB7) और रेसनेट50 (ResNet50) मॉडलों का उपयोग करके, ओरल स्क्वैमस सेल कार्सिनोमा हिस्टोलॉजिकल छवियों का उच्च-परिशुद्धता वर्गीकरण प्राप्त किया जाता है, जो नैदानिक सटीकता में सुधार करने और अंतर-पैथोलॉजिस्ट परिवर्तनशीलता को संबोधित करने के लिए एक आशाजनक समाधान प्रदान करता है।
यह अनुभवजन्य अध्ययन ईरान के रचनात्मक अभ्यासकर्ताओं के जेनेरेटिव एआई (Generative AI) के अनुभवों का परीक्षण करता है, जो यह प्रकट करता है कि कैसे भू-राजनीतिक बाधाएं और तकनीकी सीमाएं प्रमुख निर्देशक मानसिक मॉडलों (director mental models), प्रतिपूरक श्रम (compensatory labor) और प्रणालीगत असमानताओं से निपटने के लिए उभरते निचले स्तर के "लोक नैतिकता" (Folk Ethics) के माध्यम से उनके अंगीकरण को आकार देती हैं।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि "वाइब कोडिंग" प्रक्रिया में एक स्वचालित सुरक्षा-ऑडिट कौशल को एकीकृत करने से एआई-जनित वेब अनुप्रयोगों की सुरक्षा में भारी सुधार होता है, जो एक ही ई-कॉमर्स डेमो के दो बिल्डों के नियंत्रित तुलनात्मक अध्ययन में अनियंत्रित जोखिम को 99% तक कम करता है और सभी उच्च-गंभीरता वाली कमजोरियों को समाप्त करता है।
यह शोधपत्र GTAN का प्रस्ताव करता है, जो एक ग्राफ-टेम्पोरल अटेंशन नेटवर्क है जो टेम्पोरल कनवल्शनल और ग्राफ अटेंशन एनकोडर को एक फोकल कॉन्ट्रास्टिव लॉस के साथ जोड़ता है ताकि टेम्पोरल अनुक्रमों और टोपोलॉजिकल संबंधों दोनों को मॉडल करके अत्यधिक असंतुलित साइबर-फिजिकल सिस्टम ट्रैफिक में दुर्लभ घुसपैठ हमलों का प्रभावी ढंग से पता लगाया जा सके।
यह शोध पत्र SPAT-UAD का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ नकली सूचना पहचान ढांचा है जो सतही स्तर के परिवर्तनों को संभालने और कई डेटासेट्स में मॉडल की विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए अर्थ-संरक्षण संबंधी प्रतिकूल प्रशिक्षण (semantics-preserving adversarial training) को अनिश्चितता-जागरूक अनुकूल निर्णय लेने (uncertainty-aware adaptive decision-making) के साथ एकीकृत करता है, जिससे मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन होता है।
यह शोधपत्र 'सिम्बोलिक लॉग शील्ड' (Symbolic Log Shield) प्रस्तुत करता है, जो एक न्यूरोसिम्बोलिक फ्रेमवर्क है जो नेटवर्क लॉग वर्गीकरण में एडवरसेरियल जेलब्रेक हमलों के प्रति लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की संवेदनशीलता को काफी हद तक कम करता है, और गंभीर रूप से क्षय हुए स्तरों से उनके विसंगति पहचान प्रदर्शन को प्रभावी रूप से बहाल करता है और यहाँ तक कि उसे बढ़ाता भी है।
यह शोध पत्र LAPAN-IPB LEO उपग्रहों के लिए एक डेटा-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ऑडिट योग्य, साक्ष्य-आधारित मिशन अनुशंसाएँ उत्पन्न करने के लिए एक हाइब्रिड SARIMAX-LSTM वोल्टेज प्रेडिक्टर और एक रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर को जोड़ता है, जिससे दस्तावेजीकरण रहित ऑपरेटर अनुभव पर निर्भरता के स्थान पर एक पुनरुत्पादनीय, वस्तुनिष्ठ शेड्यूलिंग प्रक्रिया स्थापित होती है।
यह शोध पत्र MRT का प्रस्ताव करता है, जो एक सीन टेक्स्ट रिकग्निशन फ्रेमवर्क है जो कुशल स्थानीय स्थानिक एकत्रीकरण के लिए नेबरहुड अटेंशन-एन्हांस्ड मांबा (Neighborhood Attention-enhanced Mamba) को द्विदिश वैश्विक संदर्भ (bidirectional global context) के लिए एक वेट-शेयर्ड रियूजेबल ट्रांसफॉर्मर (weight-shared Reusable Transformer) के साथ जोड़ता है, जिससे कई बेंचमार्क में बेहतर सटीकता-दक्षता ट्रेड-ऑफ प्राप्त होता है।
यह व्यवस्थित समीक्षा वितरित साइबर खतरे का पता लगाने के लिए फेडरेटेड लर्निंग आर्किटेक्चर, अनुप्रयोगों और चुनौतियों का विश्लेषण करती है, जो गोपनीयता और बैंडविड्थ सीमाओं को संबोधित करने के लिए विकेंद्रीकृत मॉडलों की ओर बदलाव को रेखांकित करती है और प्रभावी कार्यान्वयन के लिए गैर-IID डेटा और प्रतिकूल हमलों को महत्वपूर्ण बाधाओं के रूप में पहचानती है।