3899 पेपर
यह शोध पत्र ईमेल-आधारित फिशिंग का पता लगाने के लिए एक स्रोत-सत्यापन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो लक्षित संस्थानों को निकालने के लिए एनएलपी (NLP) को वेब माइनिंग के साथ जोड़ता है ताकि प्रदान किए गए यूआरएल (URL) और सामग्री की आधिकारिक वेबसाइटों के विरुद्ध तुलना की जा सके, जिससे 96% सटीकता प्राप्त होती है और मौजूदा पहचान सेवाओं से बेहतर प्रदर्शन होता है।
यह अध्ययन एक एकीकृत संवर्धित वास्तविकता (ऑगमेंटेड रियलिटी) और एम्बेडेड इलेक्ट्रॉनिक्स टूलकिट प्रस्तुत करता है जो सिंक्रनाइज़ भौतिक-आभासी दृश्यावलोकन को स्पर्श संबंधी अंतःक्रिया और प्रासंगिक ओवरले के साथ जोड़कर, विशेष रूप से कम प्रारंभिक आत्मविश्वास वाले छात्रों को लाभान्वित करते हुए, जटिल नेटवर्क ग्राफों की स्नातक स्तर के STEM छात्रों की समझ को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोध पत्र NSP-ML का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टीमॉडल लर्निंग फ्रेमवर्क है जो कैंपस परिवेश में संदर्भ-निर्भर असामान्य व्यवहारों की पहचान में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए विजुअल डेटा को नॉर्मलिटी-गाइडेड और स्पैटियोटेम्पोरल प्रायर-अवेयर टेक्स्टुअल लॉग्स के साथ एकीकृत करता है, जिससे CABRH8 डेटासेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र IoT-TrustChain का प्रस्ताव करता है, जो एक संसाधन-कुशल ब्लॉकचेन-आधारित एक्सेस कंट्रोल फ्रेमवर्क है जो गतिशील डेलीगेशन (dynamic delegation) और इवेंट-अवेयर नीतियों को एकीकृत करता है ताकि सीमित IoT वातावरणों के लिए निर्णय विलंबता (decision latency) और गैस खपत को काफी कम करते हुए वास्तविक समय की प्रतिक्रियाशीलता को बढ़ाया जा सके।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि इमेज-एम्बेडेड प्रॉम्प्ट इंजेक्शन डेंटल विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक महत्वपूर्ण क्रॉस-वेंडर सुरक्षा जोखिम पैदा करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि सभी परीक्षण किए गए वाणिज्यिक और ओपन-सोर्स सिस्टम असुरक्षित हैं, OCR-आधारित सैनिटाइजेशन और प्रोवेनेंस-अवेयर गवर्नेंस रणनीतियां नैदानिक नैदानिक सटीकता को बनाए रखते हुए इन हमलों को प्रभावी ढंग से कम कर सकती हैं।
यह शोध पत्र एक नवीन बाउंड्री-अवेयर डीप एफ़ाइन अटेंशन नेटवर्क प्रस्तावित करता है जो एंटिटी बाउंड्री पहचान और लॉन्ग-रेंज डिपेंडेंसी मॉडलिंग की चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए बाउंड्री वर्ड-पेयर रिलेशन मॉडलिंग, डायनेमिक कन्वोल्यूशन और डीप एफ़ाइन अटेंशन को एकीकृत करता है, जिससे पांच बेंचमार्क डेटासेट्स पर फ्लैट और नेस्टेड नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र बर्नार्ड्स ब्रांच-अवेयर पाइथागोरियन रेसिडुअल फील्ड्स (Bernardes Branch-Aware Pythagorean Residual Fields) को एक विशिष्ट, गैर-विनिर्माण ज्यामिति-प्रसंस्करण नैदानिक उपकरण के रूप में प्रस्तुत और मूल्यांकित करता है, जिसे अन्वेषणात्मक मेश-एनवेलप विश्लेषण के लिए ब्रांच-संगत कंटूर संकेतों को उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि मानक दूरी क्षेत्रों (distance fields) की तुलना में समन्वय निर्भरता, रिज़ॉल्यूशन संवेदनशीलता और निर्माण गारंटी की कमी के संबंध में इसकी सीमाओं को स्पष्ट रूप से स्वीकार करता है।
यह अध्ययन आठ चालक गतिविधियों का पता लगाने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए YOLO आर्किटेक्चर का उपयोग करते हुए एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि YOLOv8n मॉडल 5,422 छवियों के डेटासेट पर 96.3% mAP के साथ उत्कृष्ट वास्तविक समय प्रदर्शन प्राप्त करता है, जिससे इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम में सड़क सुरक्षा बढ़ाने के लिए एक प्रभावी समाधान मिलता है।
यह 136 लेखों का व्यवस्थित साहित्य समीक्षा (सिस्टमैटिक लिटरेचर रिव्यू) यूनिफाइड मॉडलिंग लैंग्वेज (UML) नोटेशन की गुणवत्ता और बोधगम्यता पर 14 प्रमुख अनुसंधान परिप्रेक्ष्यों की पहचान करती है, परीक्षण और मूल्यांकन की ओर बढ़ते रुझान को प्रकट करती है, और भविष्य के अनुसंधान दिशाओं का प्रस्ताव करती है जिसमें लो-कोड प्लेटफॉर्म के साथ एकीकरण और उन्नत स्वचालित मूल्यांकन शामिल है।
यह शोध पत्र इंटरप्रिटेबल एज इंटेलिजेंस (IEI) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो 5G प्राइवेट नेटवर्क में QoS विसंगतियों के वास्तविक समय के, कारणत्मक मूल कारण विश्लेषण (causal root cause analysis) को प्राप्त करने के लिए एक LSTM-Autoencoder को K-Means-कंप्रेस्ड KernelSHAP के साथ संयोजित करता है, जो उच्च सटीकता और परिनियोजन विफलताओं को रोकने के लिए स्थानीय अंशांकन (local calibration) की महत्वपूर्ण आवश्यकता को प्रदर्शित करता है।