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💻 संगणक विज्ञान

Knowledge Evolution and AI Paradigm Shifts in Pedestrian Detection: A Bibliometric and Main Path Analysis

यह अध्ययन पैदल यात्री पहचान (पेडेस्ट्रियन डिटेक्शन) अनुसंधान के संरचनात्मक विकास को मैप करने के लिए बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषण को एक एआई प्रतिमान परिप्रेक्ष्य के साथ एकीकृत करता है, जो यह प्रकट करता है कि इस क्षेत्र का हैंडक्राफ्टेड फीचर्स से डीप लर्निंग और ट्रांसफॉर्मर्स की ओर संक्रमण अचानक बदलावों के बजाय क्रमिक ज्ञान एकीकरण के माध्यम से होता है, जिससे एआई विकास को समझने के लिए एक नवीन सैद्धांतिक ढांचा प्राप्त होता है।

Vo Thanh Kiet, Rene Jaros, Boris Pustejovsky, Jakub Stefansky, Ondrej Svoboda, Minh Ly Duc, Petr Bilik, Radek Martinek2026-06-29
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An ESCO-Based Skill-Gap Detection Framework for SMEs: A Design Science Prototype of an Intelligent Learning Management System

यह अध्ययन एक इंटेलिजेंट लर्निंग मैनेजमेंट सिस्टम के डिज़ाइन साइंस प्रोटोटाइप को प्रस्तुत करता है जो एसएमई (SMEs) में कार्यबल कौशल अंतराल का पता लगाने और लक्षित पुनर्कौशल सिफारिशें उत्पन्न करने के लिए ESCO ऑन्टोलॉजी और एनएलपी (NLP) का लाभ उठाता है, जिससे उद्योग 4.0 और 5.0 संक्रमणों के लिए महत्वपूर्ण मानव पूंजी-तकनीकी पूरकता बाधाओं को संबोधित किया जा सके।

Angelo Leogrande, Mauro di Molfetta, Nicola Magaletti, Valeria Notarnicola, Maria Giovanna Trotta2026-06-29
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A Metaheuristic Solution for the Capacitated Vehicle Routing Problem: Empirical Evaluation of Flexible Capacity Constraints via Ant Colony Optimisation

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लचीली क्षमता बाधाओं को शामिल करने वाला एक एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइज़ेशन दृष्टिकोण एक वास्तविक दुनिया के कोलंबियाई इनबाउंड लॉजिस्टिक्स नेटवर्क में एक भौगोलिक क्लस्टरिंग बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जो वाहन उपयोगिता को अधिकतम करते हुए बेड़े के आकार, यात्रा दूरी और परिचालन लागतों में पर्याप्त कमी प्राप्त करता है।

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-06-29
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Demographic Metadata as Construct-Irrelevant Noise in DistilBERT-Based Automated Essay Scoring

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डिस्टिलबर्ट (DistilBERT) आधारित ऑटोमेटेड एसे स्कोरिंग मॉडल में टेक्स्ट इनपुट के साथ जनसांख्यिकीय मेटाडेटा को अनौपचारिक रूप से (naively) जोड़ना, केवल टेक्स्ट-आधारित बेसलाइन की तुलना में भविष्य कहनेवाला सटीकता (predictive accuracy) को काफी कम कर देता है, प्रशिक्षण हानि (training loss) को बढ़ाता है और स्कोरिंग पूर्वाग्रह (scoring bias) को गंभीर बनाता है।

Ch'ng Teik Peng2026-06-29
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StainSolver: Accelerating Diffusion-Controlled Neural Style Transfer with DPM-Solver++ and Quality-Driven Stain Normalization

यह शोध पत्र StainSolver प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो StainFuser डिफ्यूजन मॉडल के PNDM शेड्यूलर को कुशल DPM-Solver++ से बदलकर हिस्टोपैथोलॉजी स्टेन नॉर्मलाइजेशन के लिए इसे त्वरित करती है और एक नवीन Stain Normalization Quality Score (SNQS) के साथ इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करती है, जिससे बिना पुनरप्रशिक्षण के महत्वपूर्ण गति वृद्धि और बेहतर गुणवत्ता प्राप्त होती है।

Amir Mollazadeh, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-06-29
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FlashSpec: Adaptive Speculative Decoding with Online Bandit Draft Selection and Triton-Optimised Verification

FlashSpec एक ओपन-सोर्स, एडेप्टिव स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग इंजन है जो ऑन-डिवाइस वेरिफिकेशन के लिए एक नवीन O(1) वोकैबुलरी-साइज ट्राइटन GPU कर्नेल और डायनेमिक ड्राफ्ट-मॉडल चयन के लिए एक ऑनलाइन बैंडिट-आधारित तंत्र के माध्यम से सटीक टार्गेट-मॉडल डिस्ट्रीब्यूशन प्रिजर्वेशन प्राप्त करता है, जो CPU बॉटलनेक्स और मैनुअल ट्यूनिंग को समाप्त करते हुए LLM इन्फरेंस को महत्वपूर्ण रूप से तेज करता है।

Min Htet Myet2026-06-29
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Fake Review Detection on E-Commerce Platforms Using a Hybrid Anomaly Detection Approach: Combining Autoencoder and Isolation Forest

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड अनसुपरवाइज्ड एनोमली डिटेक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो TF-IDF और BERT फीचर्स का उपयोग करके नकली ई-कॉमर्स समीक्षाओं को प्रभावी ढंग से पहचानने के लिए ऑटोएनकोडर्स और आइसोलेशन फॉरेस्ट्स को संयोजित करता है, जो लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता को समाप्त करके सुपरवाइज्ड विधियों के एक स्केलेबल और लागत प्रभावी विकल्प के रूप में कार्य करता है।

Steven Laychi, Samuel Paul Arthur Karuntu, Daniel Hamonangan Sihombing, Rhio Sutoyo, Gabriel Asael Tarigan2026-06-29
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Enhancing Long-term Dual-task-based Prediction of Future Cognitive Decline

यह शोध पत्र एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो दो साल के संज्ञानात्मक गिरावट (cognitive decline) की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए ब्लॉक-वाइज रीसैंपलिंग, SMOTE ऑग्मेंटेशन और एक ट्रांसफॉर्मर मॉडल के साथ दीर्घकालिक द्वैत-कार्य मोटर और संज्ञानात्मक डेटा को एकीकृत करता है, जो 80% परिशुद्धता के साथ पारंपरिक एमआरआई (MRI) और बायोमार्कर-आधारित विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zhewen Liu, Shuqiong Wu, Ákos Godó, Yasushi Yagi2026-06-29
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Trusted and Explainable Collective Learning for Conflictive Multi-View Decision-Making

यह शोध पत्र ट्रस्टेड एंड एक्सप्लेनेबल कलेक्टिव लर्निंग (TECL) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन पद्धति है जो मल्टी-व्यू डेटा में संघर्षों को केवल समाप्त करने के बजाय, व्यक्तिगत निरंतरता का आकलन करने, व्यूज़ को प्राथमिकता देने और विश्वसनीय, व्याख्या योग्य सामूहिक निर्णय उत्पन्न करने के लिए सक्रिय रूप से उनका लाभ उठाती है।

Nengjun Zhu, Zhiyu Zhang, Shenghui Lan, Jian Cao, Siji Zhu2026-06-29
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Data Augmentation for Clinical Multilingual Information Extraction

यह शोध पत्र पड़ोसी शब्द प्रतिस्थापन (neighbor word replacement) का उपयोग करते हुए एक गणनात्मक रूप से कुशल, वर्ड-एम्बेडिंग-आधारित डेटा संवर्धन रणनीति प्रस्तावित करता है जो पांच भाषाओं में नेमड एंटिटी रिकग्निशन (Named Entity Recognition) में महत्वपूर्ण सुधार करती है और एंटिटी लिंकिंग (Entity Linking) के लिए मामूली लाभ प्रदान करती है, जिससे बहुभाषी स्वास्थ्य सूचना विज्ञान में सीमित एनोटेटेड क्लिनिकल टेक्स्ट की चुनौती का समाधान होता है।

Rodrigo Gonçalves, Andre Lamurias2026-06-29✓ Author reviewed ⓘ