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यह शोध पत्र एक तेज़ एक-चरण बहु-दृष्टिकोण क्लस्टरिंग विधि प्रस्तावित करता है जो उच्च-क्रम क्रॉस-व्यू सहसंबंधों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करने और अत्याधुनिक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्राप्त करने के लिए स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग और नॉन-नेगेटिव मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन को टेंसर लॉग-डिटरमिनेंट रेगुलेराइजेशन के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक REAE-LTransformer मॉडल का प्रस्ताव करता है जिसे इम्प्रूव्ड फोर-वेक्टर इंटेलिजेंट मेटाह्यूरिस्टिक (IFVIM) एल्गोरिदम द्वारा अनुकूलित किया गया है ताकि क्षरण विशेषताओं को प्रभावी ढंग से निकालकर, दीर्घकालिक निर्भरता को कैप्चर करके और भविष्यवाणी त्रुटियों को न्यूनतम करके लिथियम-आयन बैटरी के शेष उपयोगी जीवन की सटीक भविष्यवाणी की जा सके, जिससे कई डेटासेट्स में 0.024 से कम MAE और 0.99 से अधिक R² के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त हुआ है।
यह शोध पत्र एक हल्का, XGBoost-आधारित उपस्थिति-निर्देशित जुड़ाव मॉड्यूल प्रस्तावित करता है जो वास्तविक समय के अंतर्जलीय निगरानी में घनी आबादी वाली मछलियों के लिए पहचान स्विच (identity switches) को महत्वपूर्ण रूप से कम करने और ट्रैकिंग सटीकता में सुधार करने के लिए SORT फ्रेमवर्क में रंग, ग्रेडिएंट और रूपात्मक (morphological) डिस्क्रिप्टर्स को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक स्केलेबल हाइब्रिड एन्क्रिप्शन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो अराजक कुंजी निर्माण (chaotic key generation) के लिए पासवर्ड-व्युत्पन्न लॉजिस्टिक मैप, बड़े व्युत्क्रमणीय आव्यूहों (invertible matrices) के निर्माण के लिए एक गतिशील यूनिमॉडुलर हिल साइफर, और सार्वभौमिक बाइनरी फाइलों के लिए लगभग आदर्श एंट्रॉपी और क्रिप्टैनालिटिक हमलों के विरुद्ध मजबूत प्रतिरोध के साथ प्रारूप-स्वतंत्र सुरक्षा प्रदान करने के लिए AES-CBC को संयोजित करता है।
Pivot-WFSM वेटेड फ्रीक्वेंट सबग्राफ माइनिंग के लिए एक मेमोरी-स्केलेबल दृष्टिकोण पेश करता है जो पारंपरिक एम्बेडिंग स्टोरेज को ऑन-डिमांड री-मैचिंग से बदल देता है, जिससे पीक मेमोरी उपयोग में भारी कमी आती है और उन बड़े मल्टीग्राफ डेटाबेस के विश्लेषण को सक्षम बनाता है जिनके कारण पहले आउट-ऑफ-मेमोरी विफलताएं होती थीं।
यह शोध पत्र एक स्कोरिंग-आधारित दृष्टिकोण का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो प्रोसेस माइनिंग में स्वचालित सहायता की कमी को दूर करने के लिए इवेंट लॉग्स के भीतर सूक्ष्म टेम्पोरल (temporal) और अस्तित्व संबंधी गतिविधि संबंधों का विश्लेषण करके व्यावसायिक प्रक्रियाओं को संरचितता श्रेणियों (संरचित, अर्ध-संरचित, ढीली-संरचित और असंरचित) में स्वचालित रूप से वर्गीकृत करता है।
MonitorVLM-v2 एक तैनात फ्रेमवर्क है जो सिम्बॉलिक पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन और एंट्रॉपी-ड्रिवन ट्राइएज के माध्यम से ओपन-एंडेड विजन-लैंग्वेज रीजनिंग को कुशल, सिंगल-स्टेप सिम्बॉलिक प्रेडिक्शन में परिवर्तित करता है, जिससे मैनुअल निरीक्षण की तुलना में रियल-टाइम औद्योगिक सुरक्षा निगरानी में 19.45 गुना गति वृद्धि और काफी उच्च उल्लंघन पहचान दर प्राप्त होती है।
RGBA-Net एक हल्का, अत्याधुनिक RGB-D सैलिएंट ऑब्जेक्ट डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो केवल 3.49 मिलियन पैरामीटर्स के साथ उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए एक एसिमेट्रिक डुअल-स्ट्रीम एनकोडर, एक डेप्थ रिलायबिलिटी गेट और एक बाउंड्री-अवेयर फ्यूजन मॉड्यूल का उपयोग करता है और प्रभावी रूप से डेप्थ नॉइज़ और जटिलता को कम करता है।
यह शोध पत्र अज़रा (Azra) को प्रस्तुत करता है, जो उस्मानिया तुर्की हस्तलिखित पाठ पहचान के लिए एक विज़न-लैंग्वेज मॉडल फ्रेमवर्क है, जो क्यूरेटेड डेटा पर LoRA फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है और यह प्रदर्शित करता है कि स्वायत्त डेटा बूटस्ट्रैपिंग प्रभावी रूप से क्यूरेटेड दृष्टिकोणों के बराबर प्रदर्शन कर सकती है जबकि एनोटेशन लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकती है।
यह शोध पत्र SSH फ्रेमवर्क पर आधारित एक स्थिर, मॉड्यूलर पर्यटन प्रबंधन प्रणाली के डिजाइन और कार्यान्वयन को प्रस्तुत करता है जो उच्च सटीकता, भारी भार के तहत कम विलंबता और मजबूत उपयोगकर्ता संतुष्टि प्राप्त करने के लिए एक अनुकूलित हाइब्रिड अनुशंसा एल्गोरिदम को एकीकृत करता है।