3822 पेपर
यह शोध पत्र एक कम लागत वाले, वास्तविक समय के भूकंप पूर्व चेतावनी प्रणाली को प्रस्तुत करता है जो ऐतिहासिक भूकंपीय डेटा पर प्रशिक्षित एम्बेडेड मशीन लर्निंग मॉडल और IoT हार्डवेयर (ESP32, GPS, GSM) का उपयोग करता है ताकि पैटर्न का पता लगाया जा सके और सीमित कनेक्टिविटी वाले क्षेत्रों में भी SMS के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को तुरंत सतर्क किया जा सके।
यह शोध पत्र HybridPII को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्यूनेबल हाइब्रिड एनसेम्बल मॉडल है जो स्वचालित PII डिटेक्शन के लिए बेहतर रिकॉल प्राप्त करने हेतु वेटेड रेगएक्स (regex) और मल्टी-मॉडल NER को संयोजित करता है, जो विशेष रूप से अनुपालन-महत्वपूर्ण गोपनीयता अनुप्रयोगों में फॉल्स नेगेटिव्स को कम करने की महत्वपूर्ण आवश्यकता को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र वीक-टोपोलॉजिकल न्यूरल ऑपरेटर्स (WTNO) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो आंशिक अंतर समीकरणों (partial differential equations) के लिए न्यूरल ऑपरेटर चयन को उन्नत करने हेतु स्टेट प्रेडिक्टर्स को ज्यामितीय, टोपोलॉजिकल और वीक-मेज़र सर्टिफिकेट्स के साथ जोड़ता है ताकि इंटरफेस, टोपोलॉजिकल परिवर्तनों और दुर्लभ घटनाओं से जुड़ी स्थितियों में सुदृढ़ भौतिक भविष्यवाणियाँ सुनिश्चित की जा सकें।
यह अध्ययन अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान करता है कि पुनरावृत्ति भाषा मॉडल स्व-परिष्करण (iterative language model self-refinement) विविध आर्किटेक्चर और उद्देश्यों के बीच निरंतर स्थिर अर्थ संबंधी निश्चित बिंदुओं (stable semantic fixed points) की ओर अभिसरित होता है, जो एक अंतर्निहित ऊर्जा परिदृश्य (energy landscape) का सुझाव देता है जहाँ स्व-सुधार एक अंतर्निहित अनुकूलन प्रक्रिया के रूप में कार्य करता है।
यह अध्ययन कार्य-आधारित तुलनाओं और छात्रों की प्रतिक्रिया के माध्यम से शुरुआती डेटा माइनिंग शिक्षार्थियों के लिए WEKA और Orange की शैक्षिक उपयोगिता का मूल्यांकन करता है, और यह निष्कर्ष निकालता है कि Orange अपने सहज दृश्य वर्कफ़्लो और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस के कारण अधिक प्रभावी है।
यह शोध पत्र MLCompete को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल, बहुभाषी वेब प्लेटफॉर्म है जिसे एक एसिंक्रोनस, मेट्रिक-अग्नोस्टिक पाइपलाइन और एक सुरक्षित, टू-टियर निष्पादन वातावरण के माध्यम से मशीन-लर्निंग ओलंपियाड का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो रोमानिया के नेशनल एआई ओलंपियाड में सफल परिनियोजन और अंतर्राष्ट्रीय भागीदारी के माध्यम से अपनी मजबूती और विश्वसनीयता का प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र सेमी-सुपरवाइज्ड सिमेंटिक सेगमेंटेशन के लिए एक ड्यूल-गाइडेंस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो भविष्यवाणियों को परिष्कृत करने और फीचर रिप्रेजेंटेशन को नियमित करने के लिए संयुक्त रूप से एक अनसर्टेन्टी-अवेयर डायनेमिक स्यूडो-लेबल रिफाइनमेंट मॉड्यूल और एक क्लास-प्रोटोटाइप कॉन्ट्रास्टिव गाइडेंस मॉड्यूल को जोड़ता है, जिससे PASCAL VOC 2012 और Cityscapes बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
108 अध्ययनों (2010-2026) का यह व्यवस्थित समीक्षा एक "माप-सत्यापन-संरक्षण" (Measure–Validate–Protect) ढांचे का प्रस्ताव देकर यह विश्लेषण करती है कि एआई (AI) मार्केटिंग मापन को कैसे नया रूप दे रहा है, जो डीप लर्निंग और न्यूरल मीडिया मिक्स मॉडल्स की बढ़ी हुई भविष्य कहने वाली शक्ति और गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों द्वारा आरोपित कारण संबंधी सीमाओं एवं सटीकता की लागतों के बीच संतुलन बनाता है।
यह शोध पत्र एक नवीन बीम सर्च-ड्रिवन ड्यूल-पाथ फीचर सिलेक्शन विद वेटेड मर्जिंग (BSDPFS-WM) मॉडल प्रस्तावित करता है जो विविध नैदानिक डेटासेटों में सुदृढ़, सामान्यीकरण योग्य और व्याख्या योग्य बहु-कैंसर पहचान प्राप्त करने के लिए उन्नत प्रीप्रोसेसिंग, बहु-रणनीति फीचर चयन और स्टैक्ड जनरलाइजेशन को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र नैदानिक रूप से क्यूरेट किए गए डेटासेट पर स्वचालित फ्रैक्चर रेडियोग्राफ कैप्शनिंग के लिए नौ एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर का एक व्यापक बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विजन-लैंग्वेज प्री-ट्रेन्ड BLIP-Base मॉडल अन्य विजुअल एनकोडर और GPT-2 डिकोडर के संयोजनों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है और कम-संसाधन वाले मेडिकल इमेजिंग कार्यों के लिए विफलता मोड और आर्किटेक्चरल चयन के बारे में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।