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💻 संगणक विज्ञान

UAMG-RAG: Adaptive Multi-Granularity Retrieval-Augmented Generation with Uncertainty-Guided Re-Retrieval

यह शोध पत्र UAMG-RAG का प्रस्ताव करता है, जो प्रश्न की जटिलता के आधार पर रिट्रीवल डेप्थ (retrieval depth) और डॉक्यूमेंट ग्रैनुलैरिटी (document granularity) को गतिशील रूप से समायोजित करता है और तर्क प्रदर्शन को बढ़ाने तथा मतिभ्रम (hallucinations) को कम करने के लिए अनसर्टेन्टी-गाइडेड री-रिट्रीवल (uncertainty-guided re-retrieval) का उपयोग करता है, जिससे HotpotQA और WikiHow बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होते हैं।

Shreya B S, Kayarvizhy N2026-07-03
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A data-driven classifier integrating symmetric intuitionistic fuzzy TOPSIS with self-interactive sequential three-way decision

यह शोध पत्र एक डेटा-संचालित, लॉस-फंक्शन-मुक्त बाइनरी क्लासिफायर प्रस्तावित करता है जो वस्तुनिष्ठ विशेषता भार (objective attribute weights), संतुलित दूरी माप और अनुकूली थ्रेशोल्डिंग के लिए एक आंतरिक फीडबैक लूप का उपयोग करके मौजूदा सीमाओं को दूर करने के लिए सिमेट्रिक इंट्यूशनिस्टिक फजी TOPSIS को सेल्फ-इंटरेक्टिव सीक्वेंशियल थ्री-वे डिसीजन के साथ एकीकृत करता है, जिससे वर्गीकरण प्रदर्शन और मजबूती में वृद्धि होती है।

Yangyang Guo, Wenyan Xu, Qiang Chen2026-07-03
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Automatic Identification of Maxaatiri and Maay Somali Dialects from Speech Using Mel-Spectrogram-Based Convolutional Neural Networks

यह अध्ययन मेल-स्पेक्ट्रोग्राम-आधारित कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके मैक्सतीरी और माय सोमाली बोलियों के बीच स्वचालित रूप से अंतर करने के लिए एक प्रारंभिक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जिसने एक छोटे, प्रसारण-व्युत्पन्न डेटासेट पर लगभग 81% सटीकता प्राप्त की है और साथ ही सामान्यीकरण सुनिश्चित करने के लिए बड़े, अधिक विविध डेटा की आवश्यकता पर प्रकाश डाला है।

Mohamed Mohamud Ali2026-07-03
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Prospective validation of NeutrinoReview for LLM-assisted systematic review screening: an indoor air quality case study

यह भावी अध्ययन प्रदर्शित करता है कि न्यूट्रिनो-रिव्यू (NeutrinoReview) टूल, जो एक सेल्फ-होस्टेड लामा (LLaMA) 3.1-8B मॉडल का उपयोग करता है, किसी भी सम्मिलित रिकॉर्ड को छोड़े बिना व्यवस्थित समीक्षा (systematic review) के स्क्रीनिंग वर्कलोड को 74% तक कम कर सकता है, हालांकि लेखक विविध परिवेशों में आगे के सत्यापन की प्रतीक्षा करते हुए इसे मानव स्क्रीनिंग के एक रूढ़िवादी सहायक के रूप में उपयोग करने की सिफारिश करते हैं।

Elias Sandner, Luca Fontana, Michael T. Solomon, Sumeya B. Abdella, Elisa Caracci, Luca Stabile, Giorgio Buonanno, Alice (…)2026-07-03
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A Reliability-Guided RGB-IR Object Detection Network with Complementary Information Decoupling for Autonomous Driving

यह शोध पत्र FSMF का प्रस्ताव करता है, जो स्वायत्त ड्राइविंग के लिए एक विश्वसनीयता-निर्देशित (reliability-guided) RGB-IR ऑब्जेक्ट डिटेक्शन नेटवर्क है, जो प्रकाश और बनावट (texture) की चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए एक विश्वसनीयता-निर्देशित मॉड्यूलेशन मॉड्यूल, एक पूरक सूचना डिकपलिंग मॉड्यूल और एक स्केल-अवेयर फ्यूजन पिरामिड का उपयोग करता है, जिससे M3FD और FLIR डेटासेट पर अत्याधुनिक (state-of-the-art) प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Miaomiao Yang, Fan Guo, Lin Cheng, Ping Fang2026-07-03
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AgriMemSynth: a synthetic benchmark for memory and multi-hop reasoning in agricultural question answering

यह शोध पत्र AgriMemSynth को प्रस्तुत करता है, जो कृषि AI प्रणालियों के मूल्यांकन के लिए संवादात्मक और मल्टी-हॉप रीजनिंग डेटासेट से बना एक सिंथेटिक बेंचमार्क फ्रेमवर्क है, जो यह प्रकट करता है कि रिट्रीवल ऑर्गनाइजेशन रणनीतियाँ कार्य-निर्भर होती हैं और लेक्सिकल मेट्रिक्स अक्सर उत्तर की शुद्धता को कम आंकते हैं।

Nur Arifin Akbar, Rahool Dembani, Biagio Lenzitti, Domenico Tegolo2026-07-03
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Meta-Level Based Recommender System Using Knowledge Graph-based Neural Collaborative Filtering

यह शोध पत्र Meta KG-NCF का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइब्रिड मेटा-लर्निंग फ्रेमवर्क है जो नॉलेज ग्राफ एम्बेडिंग्स (TransE के माध्यम से) को न्यूरल कोलैबोरेटिव फिल्टरिंग और एक फर्स्ट-ऑर्डर मल्टी-सुपरवाइजर एसोसिएशन नेटवर्क के साथ एकीकृत करता है ताकि कोल्ड-स्टार्ट समस्याओं को प्रभावी ढंग से संबोधित किया जा सके और कई बड़े पैमाने के डेटासेट्स पर मौजूदा बेसलाइन विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त की जा सके।

Erfan Ainul Yakin, Triyanna Widiyaningtyas, Hary Suswanto, Didik Dwi Prasetya, Wahyu Caesarendra2026-07-03
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Cry2Vec: Self-Supervised Pre-training for Infant Cry Recognition

यह शोधपत्र Cry2Vec का प्रस्ताव करता है, जो एक अनुकूलित HuBERT आर्किटेक्चर और 3 मिलियन अनलेबल (unlabeled) शिशु रोने के एक बड़े पैमाने के डेटासेट का लाभ उठाते हुए, क्राय रिकग्निशन (cry recognition) में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) मॉडल है, जिसकी एज डिप्लॉयमेंट (edge deployment) के लिए व्यवहार्यता प्रदर्शित की गई है।

Manyi Liu, Meng Sun, jingjing Pan, Huimin Pan, Heng Wu, Shaoyang Men, Yaqin Xu, tongxu zhang2026-07-03
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A Lightweight YOLOv11n-OBB-Based Method for Oriented Detection of Luosifen Outer Packages

यह शोध पत्र एक हल्का YOLOv11n-OBB-आधारित डिटेक्शन विधि प्रस्तावित करता है जिसमें GhostConv_OBB और C3k2_GhostConv_OBB मॉड्यूल के साथ एक सर्जिकल प्रिसिजन रिप्लेसमेंट रणनीति शामिल है, जो एज डिवाइसेस पर लुओसिफेन (Luosifen) के बाहरी पैकेजों का उच्च-परिशुद्धता, रियल-टाइम ओरिएंटेड डिटेक्शन प्राप्त करता है और सटीकता एवं दक्षता में बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Guojian Liang, Shuwen Zhou, Yinhai Li2026-07-03
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Bridging the Gap: Explainability Metrics for AI Image-Based Clinical Diagnostics

यह अध्ययन 'एक्सप्लेनेबिलिटी एग्रीमेंट इंडेक्स' (EAI) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मीट्रिक है जो क्रोनिक घाव के निदान में एआई-जनित स्पष्टीकरणों और नैदानिक तर्क के बीच संरेखण को परिमाणित करता है, जिससे यह पता चलता है कि उच्च वर्गीकरण सटीकता के बावजूद, वर्तमान एआई मॉडल अक्सर नैदानिक विश्वसनीयता के लिए आवश्यक व्याख्यात्मकता की कमी रखते हैं।

Albert Sire Langa, Ramon Reig-Bolaño, Clara Masó-Albareda, Ariadna Farrés-Serrat, Sergi Grau Carrion2026-07-03