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Implementation and Study on Liver Cirrhosis Disease Diagnosis Prediction Using a Method for Machine Learning Algorithms: A Comparative Approach Analysis

यह शोध पत्र 'आदर्शवेलु' डेटासेट के गुमनाम नैदानिक रिकॉर्ड पर लागू मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक तुलनात्मक विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक प्रस्तावित लेबल युक्त अटेंशन मॉडल (labeled attention model) लिवर सिरोसिस के चरणों के पूर्वानुमान के लिए बेहतर नैदानिक सटीकता (94.05%) और एफ1 स्कोर (95.05%) प्राप्त करता है, जिससे शीघ्र पहचान और नैदानिक निर्णय लेने को बढ़ाने के लिए एक लागत प्रभावी उपकरण प्राप्त होता है।

Rajani Kumari, Daya Shankar Singh2026-07-08
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SPIDER-WEB enables a real-time data retrieval of DNA-based data storage

यह शोध पत्र SPIDER-WEB को पेश करता है, जो एक ऑल-इन-वन कोडिंग फ्रेमवर्क है जो डीएनए अनुक्रमण (DNA sequencing) के दौरान रीयल-टाइम, समवर्ती डेटा पुनर्प्राप्ति को सक्षम बनाता है, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में 9,083 गुना तक दक्षता लाभ प्राप्त करता है और 100 सेकंड से कम समय में सफल वीडियो रेंडरिंग के साथ कॉम्पैक्ट-डिस्क-स्तर का प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Yue Shen, Haoling Zhang, Xiaoyi Lin, Zhaojun Lan, Demin Xu, Yun Wang, Ziqing Deng, Wen Wang, Jesper Tegner, Xun Xu, Zhi (…)2026-07-08
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Proactive Defence in IoT Networks: A Scoping Review of Security Frameworks and Key Security Elements in Digital Health Systems

यह स्कोपिंग समीक्षा डिजिटल स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए मौजूदा IoT सुरक्षा ढांचों का विश्लेषण करती है, जिससे यह पता चलता है कि हालांकि वर्तमान समाधान अक्सर विशिष्ट क्षेत्रों को संबोधित करते हैं, उनमें व्यापक एकीकरण का अभाव है, और यह पहचान करती है कि मजबूत, सक्रिय रक्षा तंत्र विकसित करने के लिए भेद्यता मूल्यांकन (vulnerability assessments), थ्रेट मॉडलिंग और AI जैसे प्रमुख तत्व आवश्यक हैं।

Gihan Gunasekara, Patricia A.H. Williams, Ginger Mudd2026-07-08
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TrOCR for Medieval HTR: A Systematic Ablation Study with Cross-Dataset Validation

यह शोध पत्र मध्यकालीन हस्तलिखित पाठ पहचान के लिए TrOCR को अनुकूलित करने पर एक व्यवस्थित एब्लेशन अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट लेयर फ्रीजिंग रणनीतियाँ और कंट्रास्ट नॉर्मलाइजेशन को हटाना छोटे ऐतिहासिक डेटासेट पर प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त कर सकता है, साथ ही क्रॉस-डेटासेट सत्यापन और व्याख्यात्मक अंतर्दृष्टि भी प्रदान करता है।

Sachin Sharma, Federico Simonetta, Michele Flammini2026-07-08
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TOPIC: Deep Learning Approach for Network Intrusion Detection and Multi-Class Attack Classification Using UNSW-NB15 Dataset

यह अध्ययन नेटवर्क घुसपैठ का पता लगाने और मल्टी-क्लास अटैक वर्गीकरण के लिए UNSW-NB15 डेटासेट का उपयोग करते हुए एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक अनुकूलित डेटा प्रीप्रोसेसिंग और क्लास बैलेंसिंग तकनीकों के माध्यम से 97.42% सटीकता प्राप्त करके एक RNN-LSTM आर्किटेक्चर, ANN और CNN मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Akpasam Ekanem, Philip Asuquo, Simeon Ozoumba, Bliss Stephen, Enyinihi Johnson2026-07-08
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Leveraging Machine Learning Models to Predict Probability of Technical and Regulatory Success

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सार्वजनिक ClinicalTrials.gov प्रोटोकॉल विशेषताओं पर प्रशिक्षित व्याख्या योग्य मशीन लर्निंग मॉडल, स्मॉल-मॉलिक्यूल ट्रायल्स के लिए तकनीकी और नियामक सफलता की संभावना की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं, जो मानक बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और जोखिम-समायोजित मूल्यांकन के लिए एक पुनरुत्पादक उपकरण प्रदान करते हैं।

Mason Kim, Michael Doane, James Melican, Kevin Wang, Haewon Jung, Cedric Liu2026-07-08
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SupCon-Mamba: A Supervised Contrastive Learning Method for Few-Shot Hyperspectral Target Detection

यह शोध पत्र SupCon-Mamba का प्रस्ताव करता है, जो एक फ्यू-शॉट हाइपरस्पेक्ट्रल टारगेट डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो एक स्थानीय संदर्भ एन्कोडिंग तंत्र, कुशल बहु-पैमाने वाले स्पेक्ट्रल मॉडलिंग के लिए एक पिरामिड मंबा मॉड्यूल, और न्यूनतम लेबल किए गए नमूनों के साथ फॉल्स नेगेटिव को समाप्त करने और बेहतर डिटेक्शन प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए सुपरवाइज्ड कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग को एकीकृत करता है।

Xingxin Song, Bing Zhou, Jiale Zhao, Lei Deng, Jiaju Ying2026-07-08
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LGAgent: A Structured and Rule-Guided Multi-Agent Framework for Interpretable Legal Reasoning

LGAgent एक संरचित, नियम-निर्देशित मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो पेशेवर कानूनी वर्कफ़्लो की नकल करने के लिए विभिन्न पैमानों के LLMs के बीच सहयोगात्मक अंतःक्रियाओं का लाभ उठाता है, जिससे मानक सिंगल-मॉडल दृष्टिकोणों की तुलना में व्याख्या योग्य, सत्यापन योग्य और श्रेष्ठ न्यायिक तर्क प्रदान किया जा सके।

Xin Feng, Feng Shu, Manjia Feng, Yi Feng, Haoming Liu2026-07-08
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Online Structure Learning and Planning for Autonomous Robot Navigation using Active Inference

यह शोध पत्र AIMAPP को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised), ROS-संगत ढांचा है जो सक्रिय अनुमान (Active Inference) का लाभ उठाकर अपरिचित वातावरण में स्वायत्त रोबोटों के लिए ऑनलाइन मैपिंग, स्थानीयकरण और योजना को एकीकृत करता है, ताकि पूर्व-निर्धारित मानचित्रों या पूर्व-प्रशिक्षण पर निर्भर रहे बिना गतिशील रूप से विरल टोपोलॉजिकल मानचित्र (sparse topological maps) बनाने और अन्वेषण के साथ लक्ष्य-निर्देशित नेविगेशन के बीच संतुलन बनाने का कार्य किया जा सके।

Daria de Tinguy, Tim Verbelen, Emilio Gamba, Bart Dhoedt2026-07-08
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Bitcoin Forecasting Engine: Optimizing Neural Networks with Spectral Analysis and Multi Swarm Algorithms

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।

Ozan Nadirgil2026-07-08