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यह शोध पत्र एक हाइब्रिड बिटकॉइन पूर्वानुमान इंजन का प्रस्ताव करता है जो परम्यूटेशन एंट्रॉपी-निर्देशित द्वि-स्तरीय सिग्नल अपघटन (CEEMDAN-VMD) को मल्टी-स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन-अनुकूलित डीप न्यूरल नेटवर्क के साथ एकीकृत करता है, जो बेसलाइन मॉडल और एकल-स्वार्म विकल्पों की तुलना में सटीकता और दिशात्मक भविष्यवाणी में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक योगदान-जागरूक फेडरेटेड एज लर्निंग एल्गोरिदम (CA-FE-MADDPG) प्रस्तावित करता है जो स्पेक्ट्रम हस्तक्षेप, अनुचित क्रेडिट आवंटन और विशाल IoT नेटवर्क में पर्यावरणीय गैर-स्थिरता को संबोधित करने के लिए स्थानिक हस्तक्षेप मॉडलिंग, सूक्ष्म दंड तंत्र और ह्यूरिस्टिक-निर्देशित प्रारंभिक अवस्था का एकीकरण करता है, जिससे सिस्टम थ्रूपुट, एक्सेस दर और सेवा की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र ADEST-U-Net का प्रस्ताव करता है, जो एक डुअल-एनकोडर आर्किटेक्चर है जो डेटा-दुर्लभ स्थितियों में सीटी (CT) स्कैन में लिवर ट्यूमर सेगमेंटेशन की सटीकता में सुधार करने और फॉल्स पॉजिटिव को कम करने के लिए एमआरआई (MRI) ब्रेन ट्यूमर मॉडल से क्रॉस-ऑर्गन और क्रॉस-मोडैलिटी ट्रांसफर लर्निंग का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एक पांच-एजेंट जनरेटिव एआई फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो भारतीय इक्विटीज़ के लिए व्याख्यात्मक, आत्मविश्वास-सचेत स्टॉक मार्केट भविष्यवाणियां प्रदान करने हेतु विसंगति पहचान (anomaly detection) और एलएलएम-आधारित तर्क के साथ तकनीकी, मौलिक और भावना विश्लेषण को एकीकृत करता है, जिससे 72% दिशात्मक सटीकता और 78% क्रॉस-एजेंट सर्वसम्मति प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र इंडस्ट्री 5.0 शैक्षिक परिवेश में मानव-केंद्रित प्रेषण प्रबंधन (डिस्पैच मैनेजमेंट) के लिए एक सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो क्रोनोटाइप-जागरूक अनुकूलन, अनुकूलनीय मानदंड भारण (क्राइटेरिया वेटिंग), और बुद्धिमान निर्णय सहायता को एकीकृत करता है ताकि सभी प्रतिभागी समूहों में निष्पक्षता सुनिश्चित करते हुए शेड्यूल की गुणवत्ता, छात्र कल्याण और शैक्षणिक परिणामों में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र एजाइलऑप्स एजेंटिक फ्रेमवर्क (AAF) प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट निर्णय-सहायता प्रणाली है जो विशेषीकृत डेवऑप्स (DevOps), एसआरई (SRE), फिनऑप्स (FinOps), और डेवसेकऑप्स (DevSecOps) तर्क को व्याख्यात्मक, साक्ष्य-आधारित विश्लेषण के साथ एकीकृत करती है ताकि प्रोजेक्ट प्रबंधकों को खंडित परिचालन टेलीमेट्री को कार्रवाई योग्य गवर्नेंस अनुशंसाओं में व्याख्या करने में मदद मिल सके, जिसे नियंत्रित परिदृश्यों और वास्तविक माइक्रोसर्विसेज बेंचमार्क के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र SWIFT को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्रेडिएंट-मुक्त (gradient-free), व्हाइट-बॉक्स फ्रेमवर्क है जो संरेखित (aligned) लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की गहरी महत्वपूर्ण परतों में स्पार्स स्टीयरिंग वेक्टर्स (sparse steering vectors) को सर्जिकल सटीकता के साथ इंजेक्ट करता है ताकि उच्च ऑडिटेबिलिटी (auditability), रिवर्टिबिलिटी (revertibility) और लोकैलिटी (locality) के साथ दबी हुई क्षमताओं को बहाल किया जा सके, जो 1% से भी कम पैरामीटर्स को संशोधित करते हुए 10 सेकंड से कम समय में लगभग पूर्ण-सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र LADMF का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो ई-कॉमर्स रूपांतरण भविष्यवाणी सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने और मानव-पठनीय, विश्वसनीय स्पष्टीकरण उत्पन्न करने के लिए LLM-संवर्धित नॉलेज ग्राफ रीजनिंग को डिसेंटैंगल्डेड मल्टीमॉडल फ्यूजन और काउंटरफैक्चुअल कॉज़ल अटेंशन के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र इंडोनेशियाई दुष्प्रचार का पता लगाने के लिए फाइन-ट्यून्ड इंडोबर्ट (IndoBERT) मॉडलों का एक व्यवस्थित परत-वार विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो एक निरंतर तीन-चरणीय प्रतिनिधिक विकास को प्रकट करता है जहाँ महत्वपूर्ण अफवाह-संबंधी विशेषताएँ मध्यवर्ती परतों में निर्मित होती हैं और ऊपरी परतों में सुदृढ़ होती हैं, साथ ही [CLS] और मीन-पूल की गई (mean-pooled) प्रस्तुतियों के बीच विशिष्ट कार्यात्मक भूमिकाओं को भी रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र DLMC_Net का प्रस्ताव करता है, जो बाइटकोड छवियों का उपयोग करके मल्टी-क्लास मालवेयर वर्गीकरण में अत्याधुनिक सटीकता (99.92%) प्राप्त करने के लिए एक अनुकूलित CNN, एक अनुकूली सेल्फ-अटेंशन मॉड्यूल और बॉर्डरलाइन SMOTE को संयोजित करने वाला एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है, जो स्थापित बेसलाइन मॉडलों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।