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यह शोध पत्र फोकस-अवेयर एडेप्टिव डेंस सबग्राफ (FAADS) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो एक इंक्रीमेंटल अपडेट मैकेनिज्म के माध्यम से डायनेमिक मल्टीलेयर नेटवर्क्स में उच्च-गुणवत्ता वाले डेंस सबग्राफ को कुशलतापूर्वक माइन करता है, जो लगभग इष्टतम घनत्व गुणवत्ता बनाए रखते हुए अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में महत्वपूर्ण गति सुधार प्राप्त करता है।
OULAD डेटासेट का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि BiLSTM मॉडल छात्रों के उत्तीर्ण/अनुत्तीर्ण और बीच में छोड़ने (withdrawal) के परिणामों की भविष्यवाणी करने में ग्रेडिएंट बूस्टिंग बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, मल्टी-टास्क लर्निंग आर्किटेक्चर मध्यम कार्य सहसंबंध (task correlation) के बावजूद सिंगल-टास्क दृष्टिकोणों की तुलना में कोई महत्वपूर्ण लाभ प्रदान नहीं करते हैं, जो यह सुझाव देता है कि ये परिणाम आंशिक रूप से भिन्न व्यवहारिक पैटर्न पर निर्भर करते हैं।
यह शोध पत्र 36 अध्ययनों का एक व्यवस्थित समीक्षा और मात्रात्मक मेटा-विश्लेषण प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि पेरोव्स्काइट सौर सेल दक्षता की भविष्यवाणी करने के लिए ट्री-आधारित एन्सेम्बल विधियाँ सबसे प्रभावी सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग दृष्टिकोण हैं, जबकि साथ ही डेटा मानकीकरण में प्रमुख चुनौतियों की पहचान करता है और एमएल-संचालित फोटोवोल्टिक विकास की विश्वसनीयता और मापनीयता को बढ़ाने के लिए एक व्यापक रोडमैप प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र ThinkCode प्रस्तुत करता है, जो एक AI-मध्यस्थता वाला स्कैफोल्डिंग ढांचा है जो प्रोग्रामिंग शिक्षा में संज्ञानात्मक ऑफलोडिंग (cognitive offloading) और कौशल क्षय (skill atrophy) का मुकाबला करने के लिए 'हिंट-फर्स्ट' (Hint-First) इंटरेक्शन प्रतिमान का उपयोग करता है, जो पूर्ण समाधान प्रकट करने से पहले सक्रिय स्मरण (active recall) और चरणबद्ध तर्क (stepwise reasoning) को लागू करता है।
यह शोध पत्र जटिल ट्रैफ़िक परिदृश्यों में इलेक्ट्रिक साइकिल सवारों के हेलमेट का पता लगाने के लिए सटीकता, रियल-टाइम प्रदर्शन और एज-डिवाइस अनुकूलता की मौजूदा सीमाओं को दूर करने हेतु मल्टी-मॉड्यूल अनुकूलन से सुसज्जित एक उन्नत, हल्का YOLOv8-आधारित डिटेक्शन सिस्टम प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र क्वांटम कर्नेल ट्रांसफॉर्मर (QKT) को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर है जो टेक्स्ट, टैबुलर, ऑडियो और भौतिकी डोमेन के विविध उच्च-आयामी वर्गीकरण कार्यों पर प्रतिस्पर्धी या बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक नॉन-लीनियर एम्बेडिंग लेयर के रूप में एक ट्रेन करने योग्य पैरामीटराइज्ड क्वांटम सर्किट का लाभ उठाता है, जबकि अस्थिरता के विरुद्ध मजबूती प्रदर्शित करता है और इमेज प्रोसेसिंग में विशिष्ट सीमाओं की पहचान करता है।
यह शोध पत्र साइबर रिस्क गवर्नेंस मैच्योरिटी मॉडल (CRGMM) के विकास और प्रारंभिक सत्यापन को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डिज़ाइन साइंस फ्रेमवर्क है जो कुवैत के साहेल सिस्टम पर इसके अनुप्रयोग के माध्यम से प्रदर्शित, मल्टी-एजेंसी डिजिटल सरकारी प्लेटफार्मों के साइबर जोखिम शासन का आकलन करने और मार्गदर्शन करने के लिए ज़ीरो ट्रस्ट सिद्धांतों को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र CEDF-CS को प्रस्तुत करता है, जो एक लीक-मुक्त, क्लास-बैलेंस्ड प्रोटोटाइप कंडेंसेशन फ्रेमवर्क है जो बड़े घुसपैठ पहचान (इंट्रूज़न डिटेक्शन) डेटासेट्स को महत्वपूर्ण रूप से संकुचित करता है और अल्पसंख्यक हमलों की संरचनाओं को सुरक्षित रखता है, जिससे संसाधन-कुशल मॉडल औद्योगिक IoT और एंटरप्राइज नेटवर्क बेंचमार्क पर पूर्ण-डेटा प्रशिक्षण के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र वैल्यूएशन डेटा लेजर (VDL) का प्रस्ताव करता है, जो एक परमिशन प्राप्त ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क है जो खंडित रियल एस्टेट मूल्यांकन डेटा को सुरक्षित रूप से एकीकृत करने के लिए हाइब्रिड स्टोरेज, एक्सेस कंट्रोल और टोकन प्रोत्साहन को एकीकृत करता है, और सिंथेटिक मूल्यांकन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह स्वचालित मूल्यांकन सटीकता को बढ़ाता है, प्रभावी धोखाधड़ी का पता लगाने में सक्षम बनाता है, और गोपनीयता-संरक्षण सहयोगात्मक शिक्षण का समर्थन करता है।
यह शोध पत्र मिक्स्ड न्यूरल रेंडरिंग (MiNeR) को प्रस्तुत करता है, जो होलोलेंस 2 का उपयोग करने वाला एक संवादात्मक मिक्स्ड रियलिटी पाइपलाइन है जो पारंपरिक अधिग्रहण सीमाओं को दूर करने और सुदृढ़, ऑब्जेक्ट-केंद्रित न्यूरल 3D पुनर्निर्माण को सक्षम करने के लिए रियल-टाइम कैप्चर, इन-सीटू निरीक्षण और प्रॉम्प्टेबल सेगमेंटेशन को एकीकृत करता है।