3821 पेपर
यह शोध पत्र नॉलेज ग्राफ RAG सिस्टम में ट्रिपल-लेवल पॉइजनिंग हमलों के ब्लास्ट रेडियस को औपचारिक रूप देता है और अनुभवजन्य रूप से परिमाणित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि हब पॉइजनिंग भ्रष्टाचार के सबसे गंभीर प्रसार का कारण बनता है और इन जोखिमों को कम करने के लिए डिग्री-वेटेड ट्रस्ट स्कोरिंग पर आधारित एक ग्राफ-अवेयर डिफेंस का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र UNSW-NB15 डेटासेट पर फास्ट ग्रेडिएंट साइन मेथड (FGSM) के साथ एडवरसियल ट्रेनिंग के माध्यम से उन्नत एक हाइब्रिड LightGBM-MLP घुसपैठ पहचान प्रणाली (intrusion detection system) का प्रस्ताव करता है, जो स्वच्छ डेटा प्रदर्शन में केवल 6.66% की न्यूनतम कमी के साथ, मजबूत गड़बड़ी (perturbations) के तहत 77.80% सटीकता बनाए रखते हुए इवेजन हमलों के विरुद्ध मजबूती में सफलतापूर्वक सुधार करता है।
यह शोधपत्र वॉल्यूमेट्रिक डेंसिटी फील्ड अनुक्रमों के लिए एक अनुकूलन योग्य ढांचे का प्रस्ताव करता है जो डायनेमिक प्रोग्रामिंग के माध्यम से इष्टतम कीफ्रेम चयन के लिए एक नवीन संरचनात्मक डिस्क्रिप्टर और न्यूनतम आर्टिफैक्ट्स के साथ उच्च-सटीकता वाले पुनर्निर्माण को प्राप्त करने के लिए एक पार्टिकल-आधारित इंटरपोलेशन योजना का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक हल्के, वास्तविक समय के डिटेक्टर का प्रस्ताव करता है जो अनमैन्ड सरफेस व्हीकल्स (USVs) के लिए है, जो कम कंट्रास्ट और छोटे आकार की वस्तुओं जैसी चुनौतियों को संबोधित करने के लिए फ्रीक्वेंसी-गाइडेड फीचर रूटिंग और स्केल-नॉर्मलाइज्ड एडेप्टिव लोकलाइजेशन सुपरविजन को एकीकृत करके कमजोर जल-सतह लक्ष्य पहचान को बढ़ाता है, जबकि सख्त विलंबता (लेटेंसी) और मॉडल-आकार संबंधी बाधाओं को बनाए रखता है।
यह शोध पत्र एक क्लोज्ड-लूप ऑटो रिसर्च फ्रेमवर्क पेश करता है जो आणविक निरूपणों (molecular representations), कोड मॉडलिंग और बाहरी साक्ष्यों को संपादित करने के लिए लैंग्वेज-मॉडल एजेंटों का उपयोग करता है, और कठोर होल्ड-आउट परीक्षणों के माध्यम से वास्तविक हस्तांतरणीय लाभों को गैर-हस्तांतरणीय चयन भिन्नता (selection variance) और वितरण बदलावों (distribution shifts) से अलग करते हुए, कई आणविक गुण बेंचमार्क में सामान्यीकरण योग्य सुधारों की खोज और प्रमाणन सफलतापूर्वक करता है।
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक एआई (explainable AI) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ब्रेकहिज़ (BreakHis) डेटासेट पर 96.82% की उत्कृष्ट स्तन कैंसर भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त करने के लिए ट्रांसफर लर्निंग, विजन ट्रांसफॉर्मर और एन्सेम्बल विधियों को जोड़ता है, जबकि मॉडल की पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता को बढ़ाने के लिए ग्रेड-कैम (Grad-CAM) और लाइम (LIME) जैसी तकनीकों का उपयोग करता है।
यह शोधपत्र R-Super का परिचय देता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो दुर्लभ मैनुअल मास्क की आवश्यकता के बिना ट्यूमर सेगमेंटेशन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 1,00,000 से अधिक रेडियोलॉजी रिपोर्टों का लाभ उठाता है, जिससे बड़े पैमाने पर मल्टी-कैंसर डिटेक्शन सक्षम होता है जो मौजूदा एआई मॉडलों और मानव रेडियोलॉजिस्ट दोनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र सोनिकप्ले (SonicPlay) को प्रस्तुत करता है, जो एक अनरियल इंजन-आधारित फ्रेमवर्क है जो ऑडियो-आधारित सुलभता सिद्धांतों को पुन: प्रयोज्य उपकरणों में संचालित करता है, और दृष्टिबाधित खिलाड़ियों एवं पेशेवर डेवलपर्स के साथ दोहरे अध्ययनों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह स्वतंत्र स्थानिक नेविगेशन को प्रभावी ढंग से सक्षम करता है और मानक गेम डेवलपमेंट वर्कफ़्लो में निर्बाध रूप से एकीकृत होता है।
यह अनुभवजन्य अध्ययन 145 UCI छात्रों के डेटा का 18 मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके विश्लेषण करता है जिससे यह पहचान होता है कि LightGBM मॉडल शैक्षणिक प्रदर्शन की सबसे सटीक भविष्यवाणी करता है, जो यह प्रकट करता है कि व्यक्तिगत और स्कूली शिक्षा कारक (जैसे लिंग, आयु, अंशकालिक कार्य और कक्षा में सुनना) सफलता के प्राथमिक चालक हैं जबकि पारिवारिक कारकों का प्रभाव कम है, जिससे व्यक्तिगत शैक्षणिक हस्तक्षेपों के लिए एक व्याख्यात्मक शाइनी (Shiny) एप्लिकेशन का विकास सक्षम होता है।
यह शोध पत्र कलेक्टिव एडाप्टेशन टेस्टबेड (CAT) को प्रस्तुत करता है, जो कि ड्यूल-इनहेरिटेंस थ्योरी पर आधारित एक मल्टी-एजेंट सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर है, जो टीम के निर्णयों को बीच में ही रोककर अंधानुकरण और विशेषज्ञता-आधारित असहमति के बीच अंतर करके मात्रात्मक मेट्रिक्स के गवर्नेंस विरोधाभास को हल करता है, जिससे यह प्रणाली पूर्वव्यापी परिणाम डेटा के आधार पर अपने स्वयं के नियमों को स्वायत्त रूप से संशोधित करने में सक्षम होती है।