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यह शोध पत्र HiRoC का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टीमॉडल इमोशन रिकग्निशन फ्रेमवर्क है जो मौजूदा ग्राफ-आधारित विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए स्पीकर-टाइप्ड ग्राफ के माध्यम से प्रासंगिक संवादात्मक इतिहास को चुनिंदा रूप से रूट करके और क्रॉस-मोडल डिसएग्रीमेंट का उपयोग करके निर्णयों को कैलिब्रेट करके भविष्यवाणी की सटीकता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक स्वचालित, स्केलेबल विधि प्रस्तुत करता है जो अनुकूलित बाइनरी कोड में प्राकृतिक लूप्स (natural loops) को सटीक रूप से पहचानने और उनके इटरेशन काउंट (iteration counts) निर्धारित करने के लिए इंटरप्रोसिजरल स्टैटिक एनालिसिस (interprocedural static analysis) को कंट्रोल-फ्लो (control-flow) और डेटा-डिपेंडेंसी ट्रैकिंग (data-dependency tracking) के साथ जोड़ता है, जिससे वास्तविक दुनिया के सॉफ्टवेयर और बेंचमार्क सूट्स पर उच्च परिशुद्धता और स्केलेबिलिटी प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक पुनरुत्पादक बेंचमार्क स्थापित करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि पूर्ण HMD पोज़ डेटा स्थानिक उपस्थिति (spatial presence) जैसे कुछ व्यक्तिपरक VR परिणामों को प्रभावी ढंग से मॉडल कर सकता है, यह पारंपरिक प्रश्नावली के पूर्ण प्रतिस्थापन के बजाय एक पूरक व्यवहार संबंधी संकेत के रूप में सर्वोत्तम कार्य करता है, जिसमें उपयोगिता (usability), कार्यभार (workload) और साइबरसिकनेस (cybersickness) जैसे विभिन्न निर्माणों (constructs) के बीच रिकवरेबिलिटी (recoverability) महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होती है।
यह शोध पत्र क्रोनिक किडनी रोग (क्रोनिक किडनी डिजीज) के पूर्वानुमान के लिए एक लागत-संवेदनशील और व्याख्यात्मक मूल्यांकन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे निर्णय सीमाओं (डिसीजन थ्रेशोल्ड्स) को अनुकूलित करना और फॉल्स नेगेटिव्स से बचने को प्राथमिकता देना, व्याख्यात्मकता विश्लेषण के साथ जो नैदानिक तर्कसंगतता की पुष्टि करता है, मशीन लर्निंग मॉडलों की नैदानिक निर्णय सहायता के लिए उपयुक्तता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक Neo4j-आधारित नॉलेज ग्राफ प्रस्तुत करता है जो स्थिर MITRE ATLAS दस्तावेज़ों को एक क्वेरी करने योग्य, LLM-ग्राउंडेड सिस्टम में परिवर्तित करता है जो OWASP Top 10 for LLM Applications के साथ क्रॉस-लिंक्ड है, जिससे अभ्यासकर्ताओं के लिए थ्रेट रीजनिंग (threat reasoning) करना, 40 अनमिटिगेटेड (unmitigated) जनरेटिव-AI तकनीकों की पहचान करना, और ATLAS टैक्टिक्स एवं OWASP जोखिम श्रेणियों की ऑर्थोगोनल प्रकृति को प्रदर्शित करना सक्षम होता है।
यह शोध पत्र सिक्योरिटी-अवेयर सिमेंटिक वैलिडेशन फ्रेमवर्क (SSVF) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन एक्जीक्यूशन-अवेयर दृष्टिकोण है जो डेटाबेस एक्जीक्यूशन प्लान्स को संरचित सिमेंटिक ज्ञान में परिवर्तित करता है ताकि परिष्कृत SQL इंजेक्शन हमलों का पता लगाया जा सके और इंटेलिजेंट, व्याख्यात्मक सत्यापन के माध्यम से रिलेशनल डेटाबेस सुरक्षा को बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सिंथेटिक बेंचमार्क पर प्रशिक्षित प्रॉम्प्ट सुरक्षा क्लासिफायर (prompt safety classifiers) मानव-लिखित इनपुट पर लागू होने पर महत्वपूर्ण वितरण बेमेल (distribution mismatch) से ग्रस्त होते हैं, जिससे रिकॉल में भारी गिरावट आती है और फॉल्स पॉजिटिव में तीव्र वृद्धि होती है जिसे केवल मॉडल की जटिलता बढ़ाकर हल नहीं किया जा सकता है।
यह शोध पत्र MedGemma StructCore प्रस्तुत करता है, जो एक स्थानीय-प्रथम (local-first), दो-चरणीय पाइपलाइन है जो अनस्ट्रक्चर्ड क्लिनिकल नोट्स को पुन: प्रवेश जोखिम मूल्यांकन के लिए ऑडिट योग्य KVT4 तथ्यों में बदलने हेतु फाइन-ट्यून किए गए MedGemma 4B मॉडल्स का उपयोग करती है, और यह प्रदर्शित करती है कि जबकि संरचित डेटा प्रेडिक्टिव सिग्नल जोड़ता है और कंज्यूमर हार्डवेयर पर फॉर्मेट स्थिरता सुनिश्चित करता है, सिस्टम को नैदानिक तैनाती से पहले निष्कर्षण सटीकता और संभाव्यता अंशांकन (probability calibration) के लिए और अधिक सत्यापन की आवश्यकता है।
यह शोध पत्र साझा माइक्रोमोबिलिटी रीबैलेंसिंग को अनुकूलित करने के लिए फैक्टरलाइज्ड लैग्रेंजियन Q-लर्निंग का उपयोग करते हुए एक कंस्ट्रेंड मार्कोव डिसीजन प्रोसेस (CMDP) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो सेवा विफलता दरों पर इक्विटी थ्रेशोल्ड को स्पष्ट रूप से लागू करके मान्य किया गया है, जिसे सिंथेटिक नेटवर्क और द हेग में एक वास्तविक केस स्टडी दोनों के माध्यम से सत्यापित किया गया है।
यह शोध पत्र वेब-आधारित क्रेडेंशियल वॉल्ट्स के लिए एक क्लाइंट-साइड सुरक्षा आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो WebAuthn के PRF एक्सटेंशन को सममित क्रिप्टोग्राफी (symmetric cryptography) और अनुकूलित ब्राउज़र स्टोरेज पैटर्न के साथ जोड़कर मजबूत ज़ीरो-नॉलेज गुणों को प्राप्त करता है।