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यह शोध पत्र एक DenseNet-121-आधारित डीप लर्निंग सिस्टम प्रस्तुत करता है जो बांग्लादेशी एमआरआई डेटासेट से चार प्रकार के ब्रेन ट्यूमर को वर्गीकृत करने में 96.52% सटीकता प्राप्त करता है, जबकि मॉडल की पारदर्शिता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए Grad-CAM और संबंधित तकनीकों का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र IDW-ADAFormer का प्रस्ताव करता है, जो एक iTransformer-आधारित ढांचा है जो स्थानिक रूप से वितरित सूक्ष्म कणों (पार्टिकुलेट मैटर) की सांद्रता के सटीक और व्याख्या योग्य मध्यम अवधि के पूर्वानुमान को प्राप्त करने के लिए अनुकूली इनवर्स-डिस्टेंस वेटिंग डिकंपोजिशन, एक कर्नेल-आधारित एलाइनमेंट डाइवर्सिटी अटेंशन मॉड्यूल और एक AQI-जागरूक लॉस फंक्शन को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक पारेटो हाइब्रिड आर्टिफिशियल फिश स्वार्म एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो संतुलन हानि (balancing loss), स्विचिंग समय और बीट समय को न्यूनतम करके असेंबली अनुक्रम योजना और असेंबली लाइन संतुलन को एक साथ अनुकूलित करने के लिए उन्नत फीडिंग तंत्र और सिम्युलेटेड एनीलिंगिंग को एकीकृत करता है।
यह अध्ययन बड़े पैमाने के सिंथेटिक ट्रांजेक्शनल डेटासेट पर एप्रीओरी (Apriori) एल्गोरिदम के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि जबकि सपोर्ट थ्रेशोल्ड (support thresholds) को कम करने से नियमों की विविधता बढ़ती है, यह कम्प्यूटेशनल लागत को काफी बढ़ा देता है, जो अंततः इष्टतम थ्रेशोल्ड चयन के माध्यम से एल्गोरिदम की गहराई और दक्षता के बीच संतुलन बनाने की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत अवस्था नियंत्रक (unified state controller) वाले पॉपुलेशन स्टेट-अवेयर कोऑपरेटिव एडेप्टिव डिफरेंशियल इवोल्यूशन (PSAC-DE) एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है ताकि एक चार-उद्देश्यीय धमनी यातायात संकेत समन्वय मॉडल (four-objective arterial traffic signal coordination model) को हल किया जा सके, जो सिम्युलेटेड हांग्जो परिदृश्यों में मुख्यधारा के ऑप्टिमाइज़र की तुलना में विलंब, स्टॉप्स, ग्रीन वेव बैंडविड्थ और कार्बन उत्सर्जन में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र FreqPrompt-AD का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो CLIP-शैली के मॉडलों में वैश्विक छवि-पाठ संरेखण (global image-text alignment) की सीमाओं को दूर करने के लिए आवृत्ति-निर्देशित स्थानीय अर्थ संबंधी प्रॉम्प्टिंग (frequency-guided local semantic prompting) का लाभ उठाकर ज़ीरो-शॉट औद्योगिक विसंगति पहचान (anomaly detection) और विभाजन (segmentation) को बढ़ाता है, जिससे कई बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोधपत्र बड़े भाषा मॉडलों (Large Language Models) की तर्कसंगतता का मूल्यांकन करने के लिए उपयोगिता अभिगृहीतों (utility axioms) पर आधारित एक मापन-सैद्धांतिक ढांचे (measurement-theoretic framework) को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि कई मॉडल प्राथमिकता संक्रमणशीलता (preference transitivity) के व्यवस्थित उल्लंघन प्रदर्शित करते हैं जो निर्णय सुसंगतता (decision coherence) को कमजोर करते हैं, भले ही कुछ पैटर्न मानवीय व्यवहार को प्रतिबिंबित करते हों।
टोपोलीफ (TopoLeaf) कृषि साइबर-भौतिक प्रणालियों के लिए एक प्रशिक्षण-मुक्त, ज़ीरो-शॉट विज़ुअल विसंगति पहचान ढांचा है जो विविध फसल डोमेन में एनोटेटेड डेटा की आवश्यकता के बिना नवीन पौधों के रोगों और संरचनात्मक विचलन को मजबूती से पहचानने के लिए फाउंडेशन मॉडल फीचर्स पर ज्यामितीय दूरी और स्थानीय पर्सिस्टेंट होमोलॉजी को संयोजित करता है।
यह शोध पत्र 80 अध्ययनों (2010-2026) की एक व्यवस्थित समीक्षा प्रस्तुत करता है जो एआई-संचालित साइबर खतरे का पता लगाने और प्रतिकूल बचाव तकनीकों के बीच विकसित होती हथियारों की दौड़ का विश्लेषण करता है, जो ज़ीरो ट्रस्ट सुरक्षा परिवेश के भीतर एक एकीकृत वर्गीकरण, रुझानों का दृश्य विश्लेषण, और चुनौतियों एवं भविष्य की दिशाओं का एक आलोचनात्मक मूल्यांकन प्रदान करता है।
यह शोध पत्र TimeSynth को प्रस्तुत करता है, जो एक नियंत्रित बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क है जो अग्रणी मॉडलों में महत्वपूर्ण चरण (phase) और आवृत्ति (frequency) त्रुटियों को उजागर करके स्वास्थ्य-संकेत डिजिटल ट्विन्स के मूल्यांकन में मानक पॉइंटवाइज मेट्रिक्स की सीमाओं को प्रदर्शित करता है, जिससे टेम्पोरल फिडेलिटी डायग्नोस्टिक्स के आधार पर आर्किटेक्चर-संचालित मॉडल चयन का समर्थन किया जाता है।