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💻 संगणक विज्ञान

Systematic Literature Review of Security and Privacy Management in LoRaWAN Networks

यह व्यवस्थित साहित्य समीक्षा (systematic literature review) एक नवीन बहु-अक्षीय वर्गीकरण (multiaxis taxonomy) प्रस्तावित करने के लिए LoRaWAN सुरक्षा और गोपनीयता पर 50 हालिया अध्ययनों का विश्लेषण करती है, गतिशील छद्म नामकरण (dynamic pseudonymization) और स्वचालित रीकीइंग (automatic rekeying) की कमी जैसे महत्वपूर्ण शोध अंतराल की पहचान करती है, और भविष्य की दिशाओं को रेखांकित करती है जिनमें पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी और मशीन लर्निंग-आधारित घुसपैठ का पता लगाना (intrusion detection) शामिल है।

Kawthar Chroudi, Mongi Ben Ameur, Mohamed hadi Habaebi, Jalel Chebil, Mohammed Abdulla Salim Al Husaini, Jamel Bel hadj (…)2026-10-13
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EthnoPulse: A Multi-Task Deep Learning Framework for Traditional Music Emotion Recognition and Online Engagement Prediction

एथनोपल्स (EthnoPulse) एक मल्टी-टास्क डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो विसंयुक्त कॉर्पोरा (disjoint corpora) के साथ आंशिक-लेबल सेटिंग का उपयोग करते हुए पारंपरिक संगीत भावना पहचान और ऑनलाइन जुड़ाव भविष्यवाणी को संयुक्त रूप से मॉडल करता है, जो अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है और क्रॉस-कल्चरल संगीत विश्लेषण में कंपोजिशन-ग्रुपड मूल्यांकन और आयाम-विशिष्ट रिपोर्टिंग के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित करता है।

Cheng Zhang2026-10-13
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Modular Semantic Schema Mapping for Heterogeneous Security Syslogs: Deployability and Cross-Vendor Robustness

यह शोध पत्र विषम सुरक्षा सिसलॉग्स (syslogs) को एक सामान्य स्कीमा में मैप करने के लिए एक मॉड्यूलर, तीन-चरणीय पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है, जो कोरियाई शिक्षा-क्षेत्र के डेटा पर व्यापक मूल्यांकन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि संरचनात्मक कैनोनिकलज़ेशन (canonicalization) को स्थानीय और एजेंट-आधारित दोनों सिमेंटिक मैचर्स के साथ संयोजित करने से मैपिंग सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है, जबकि विभिन्न वेंडर वातावरणों में परिशुद्धता (precision) और परिनियोजन विलंबता (deployment latency) के बीच एक महत्वपूर्ण ट्रेड-ऑफ को भी उजागर करता है।

Woohyeok Choi, Hoon Sagong, Young Yoon2026-10-13
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Heart disease detection with trust-based authentication framework in Edge-cloud-IoMT using Adaptive Aggregation Multi-scale Fusion Network

यह शोध पत्र एक एज-क्लाउड-IoMT आर्किटेक्चर के भीतर एक एडेप्टिव एग्रीगेशन मल्टी-स्केल फ्यूजन नेटवर्क (AAMF-Net) के साथ एकीकृत एक ट्रस्ट-आधारित प्रमाणीकरण ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो उन्नत डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर सिलेक्शन और सेल्फ-अटेंशन एवं मल्टी-स्केल फ्यूजन को संयोजित करने वाले एक हाइब्रिड डीप लर्निंग मॉडल के माध्यम से एज संसाधन बाधाओं को संबोधित करते हुए हृदय रोग का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए 96.37% सटीकता प्राप्त करता है।

Neha Sambhaji Suryavanshi, Suresha D., Amolkumar N. Jadhav, Anushka D. Kadage, Mukesh Kumar Tripathi, Bibhuprasad Sahu2026-10-13
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Cross-Platform Interoperable Real-Time Wearable Sensor Data Analysis using Gated Capsule-Transformer Network for Clinical Diagnosis

यह शोध पत्र पहनने योग्य सेंसर-आधारित स्वास्थ्य सेवा में डेटा विषमता, स्केलेबिलिटी और असंतुलन की समस्याओं को दूर करने के लिए सेलेक्टिव मेटा-ह्यूरिस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन और इंटीग्रेटेड जेनेरेटिव-सिंथेटिक डेटा बैलेंसिंग द्वारा संवर्धित एक नवीन गेटेड कैप्सूल-ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क (GCT-Net) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जिससे वास्तविक समय की नैदानिक निदान सटीकता, परिशुद्धता और संवेदनशीलता में उल्लेखनीय सुधार होता है।

EZHUMALAI P, J Raja2026-10-13
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Code Agents under Split Specifications: An Empirical Study of Silent Failure in System Integration

यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडलों द्वारा संचालित कोड एजेंट अक्सर सिस्टम एकीकरण के दौरान चुपचाप विफल हो जाते हैं जब विभाजित विनिर्देशों (split specifications) में महत्वपूर्ण तथ्य गायब होते हैं, जो यह दर्शाता है कि इन अन détected त्रुटियों को रोकने के लिए पाइपलाइन डिज़ाइन—विशेष रूप से स्पष्टीकरण प्रश्न पूछने या सख्त परीक्षण लागू करने की क्षमता—मॉडल के चयन की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है।

Camilo Chacón Sartori2026-10-13
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An Optimization Framework for Digital Advertising Budget Allocation Based on Multi-Objective Distributed Federated Learning and Cloud Computing

यह शोध पत्र डिजिटल विज्ञापन बजट आवंटन के लिए एक नवीन अनुकूलन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो क्लाउड-आधारित, गोपनीयता-संरक्षण वितरित प्रणाली के भीतर ROAS, CTR और लागत दक्षता को अधिकतम करने के साथ-साथ मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता, मापनीयता और आर्थिक रिटर्न प्राप्त करने के लिए फेडरेटेड डिस्ट्रीब्यूशनल एडेप्टिव Q-रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और फेडरेटेड एडेप्टिव NSGA-II को एकीकृत करता है।

Saeid Farahabadi, Ameneh Farahani, Mehdi Keramatpour2026-10-13
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Meta-Learning-Driven Deep Reinforcement Learning for Green Resource Management in 5G/6G Networks

यह शोध पत्र एक मेटा-लर्निंग-संचालित डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो 5G/6G नेटवर्क में ऊर्जा-जागरूक संसाधन ऑर्केस्ट्रेशन के तीव्र अनुकूलन को सक्षम करने के लिए MAML और PPO को जोड़ता है, जिससे सेवा की गुणवत्ता बनाए रखते हुए ऊर्जा दक्षता और कार्बन फुटप्रिंट में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Mohamed EL Amine Ameur, Bouziane Brik, Mazene Ameur, Sofien Gannouni2026-10-13
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GPU-Accelerated Tensor Operations for CKKS-Based CNN Inference on Homomorphically Encrypted Data

यह शोध पत्र एक GPU-त्वरित फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो Troy CKKS लाइब्रेरी के लिए एक कस्टम CUDA बैकएंड के साथ TenSEAL लाइब्रेरी को एकीकृत करता है, जिससे कॉम्पैक्ट और एज डिवाइसेस पर कुशल, टेंसर-स्तरीय एन्क्रिप्टेड CNN इन्फरेंस सक्षम होता है जो उच्च-स्तरीय CPU सर्वरों और ऑपरेशन-स्तरीय GPU बेसलाइन्स दोनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Núria Moreno-Chamorro, Leonel Sousa, Aleksandar Ilić, Maribel Castillo, Manuel F. Dolz2026-10-13
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GLaDViT: interpretable gated fusion of frozen vision, text and layout features for document image classification

GLaDViT एक हल्का, व्याख्या योग्य दस्तावेज़ वर्गीकरण मॉडल है जो एक प्रशिक्षित गेटेड हेड के माध्यम से फ्रोजन CLIP, BERT और Tesseract-व्युत्पन्न लेआउट फीचर्स को संलयित करके उच्च सटीकता प्राप्त करता है, जिससे व्यक्तिगत मोडैलिटीज के लिए निर्णयों का सटीक एट्रिब्यूशन संभव होता है और यह प्रदर्शित होता है कि कम गेट वेट प्राप्त करने के बावजूद लेआउट फीचर्स महत्वपूर्ण पूरक मूल्य प्रदान करते हैं।

Murat Simsek2026-10-13