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यह शोधपत्र UD-Quran प्रस्तुत करता है, जो एक्सटेंडेड कुरानिक ट्रीबैंक का एक यूनिवर्सल डिपेंडेंसीज़ v2 रूपांतरण है जो मूल कॉर्पस के प्रति ट्रैसेबिलिटी बनाए रखते हुए आधुनिक एनएलपी उपकरणों के साथ सुसंगत कुरानिक पार्सिंग को सक्षम करने के लिए रूपात्मक और वाक्यात्मक एनोटेशन को दो इंटरऑपरेबल वेरिएंट्स (सरफेस और ऑगमेंटेड) में मानकीकृत करता है।
यह शोध पत्र TRNEWS-2025 को प्रस्तुत करता है, जो 2025 तक के नौ विविध श्रेणियों वाले एक बड़े पैमाने के, मैन्युअल रूप से एनोटेट किए गए तुर्की समाचार डेटासेट को कवर करता है, जिसे ट्रांसफॉर्मर-आधारित और क्लासिक डीप लर्निंग मॉडल दोनों के साथ प्रयोगों के माध्यम से टेक्स्ट वर्गीकरण और एनएलपी अनुसंधान में प्रभावी उपयोग के लिए मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र MM-QLOF का प्रस्ताव करता है, जो एक विकेंद्रीकृत मल्टी-मेट्रिक Q-लर्निंग ऑब्जेक्टिव फंक्शन है जो पैकेट सफलता दर, अपेक्षित ट्रांसमिशन और कंजेशन स्तरों को एकीकृत करता है ताकि IoT नेटवर्क में स्वायत्त, अनुकूली पैरेंट नोड चयन को सक्षम किया जा सके, जो मौजूदा RPL मानकों की तुलना में पैकेट डिलीवरी दरों में उल्लेखनीय सुधार करता है और विलंबता (लेटेंसी) को कम करता है।
यह शोध पत्र 2020 से 2025 तक के बहु-मामला वैश्विक साइबर हमलों के साहित्य की एक वैचारिक वर्णनात्मक समीक्षा प्रस्तुत करता है, जो पारंपरिक सुरक्षा मॉडलों की सीमाओं को रेखांकित करता है और साइबर लचीलेपन (साइबर रेजिलिएंस) की समझ और कार्यान्वयन को आगे बढ़ाने के लिए एक नए चार-स्तरीय ढांचे का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र एक मल्टी-सेंसर गोपनीयता डेटा छेड़छाड़ रोकथाम विधि प्रस्तावित करता है जो ट्रांसमिशन और स्टोरेज के दौरान डेटा की सुरक्षा, अखंडता और गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए वितरित प्रमाणीकरण (डिस्ट्रिब्यूटेड ऑथेंटिकेशन), एक उन्नत AES-एन्क्रिप्टेड T-बॉक्स और डिफरेंशियल वेरिएंस-आधारित फ्लड अटैक डिटेक्शन को संयोजित करता है।
यह शोध पत्र FPSD-MCP का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो विषम मल्टी-क्लाउड वातावरण के लिए एक स्केलेबल, गोपनीयता-संरक्षित और संचार-कुशल स्पैम डिटेक्शन समाधान प्राप्त करने हेतु सुरक्षित मल्टी-पार्टी कम्प्यूटेशन और होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन को एक अनुकूली एकत्रीकरण रणनीति के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र इंटेंट-गाइडेड डिफ्यूजन मॉडल (IGDM) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो ऐतिहासिक डेटा से हस्तांतरणीय लेटेंट इंटेंट प्रोटोटाइप्स निकालकर, उन्हें विरल उपयोगकर्ता व्यवहारों के साथ अनुकूल रूप से संलयित करके, और प्राथमिकता अनुमान को परिष्कृत करने के लिए डिफ्यूजन-आधारित डिनोइजिंग प्रक्रिया को निर्देशित करके उपयोगकर्ता कोल्ड-स्टार्ट अनुशंसा को बढ़ाता है, जिससे यह कई वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र TRIDIS प्रस्तुत करता है, जो मध्यकालीन और प्रारंभिक आधुनिक हस्तलिखित दस्तावेजों का एक खुला, सामंजस्यपूर्ण संग्रह है जिसे हस्तलिखित पाठ पहचान (Handwritten Text Recognition) और नामित इकाई पहचान (Named Entity Recognition) को समर्थन देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, साथ ही यह विरासत-दस्तावेज़ बेंचमार्किंग में पारंपरिक यादृच्छिक विभाजनों (random splits) की सीमाओं को संबोधित करने के लिए एक अभिनव आउटलायर-आधारित मूल्यांकन रणनीति का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र ऐ-ऐ ऑप्टिमाइज़र (AAO) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन जैव-प्रेरित मेटाहेयुरिस्टिक एल्गोरिदम है जो अन्वेषण और शोषण के बीच बेहतर संतुलन, तेज़ अभिसरण और बेंचमार्क एवं वास्तविक दुनिया की अनुकूलन समस्याओं पर सुदृढ़ प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए ऐ-ऐ लेमूर की प्रकुत्मक (percussive) खोज रणनीति की नकल करते हुए तीन अनुकूलन चरणों के माध्यम से कार्य करता है।
यह शोध पत्र कम-संसाधन बाधाओं के तहत विषम मशीनिंग प्रक्रिया दस्तावेजों के उच्च-सटीक संरचित निष्कर्षण और मानकीकृत पुनर्निर्माण को प्राप्त करने के लिए बाधा उदाहरण सत्यापन फीडबैक और आत्मविश्वास मूल्यांकन के साथ एक विजन लैंग्वेज मॉडल-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो प्रभावी रूप से मतिभ्रम (hallucinations) को कम करता है और बुद्धिमान विनिर्माण में ज्ञान डिजिटलीकरण को सक्षम बनाता है।