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यह अध्ययन 164 अरबी भाषी उपयोगकर्ताओं के सर्वेक्षण के माध्यम से मध्य पूर्व और उत्तरी अफ्रीका (MENA) क्षेत्र के स्मार्ट होम IoT पारिस्थितिकी तंत्र में साइबर सुरक्षा जोखिमों का आकलन करता है, जो उच्च गोपनीयता चिंताओं और असंगत सुरक्षा प्रथाओं को प्रकट करता है और साथ ही उपयोगकर्ता जागरूकता से लेकर ब्लॉकचेन-सक्षम समाधानों तक बहु-स्तरीय सुरक्षा सिफारिशों का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र HyperTuneMed का प्रस्ताव करता है, जो एक बुद्धिमान ढांचा है जो उपयोगकर्ता के लक्षणों के आधार पर बीमारियों की भविष्यवाणी करने के लिए एक हाइपर-पैरामीटराइज्ड लॉजिस्टिक रिग्रेशन एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिसकी सटीकता उत्कृष्ट (98.983% तक) है और जो व्यक्तिगत निवारक स्वास्थ्य देखभाल सिफारिशें प्रदान करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि स्लीथर (Slither) और मिथ्रिल (Mythril) जैसे स्वचालित उपकरण ज्ञात भेद्यता पैटर्न का प्रभावी ढंग से पता लगाते हैं, औपचारिक विनिर्देश (formal specification) ब्लॉकचेन-आधारित ईईजी (EEG) डेटा गवर्नेंस में तार्किक शुद्धता को सत्यापित करने और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है, क्योंकि इसने एक सीडेड एरे आउट-ऑफ-बाउंड्स (seeded array out-of-bounds) भेद्यता की विशिष्ट पहचान की जिसे स्वचालित उपकरणों ने छोड़ दिया था।
यह शोधपत्र एक अभिनव ट्रैफ़िक साइन प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो नॉन-लोकल मीन्स प्रीप्रोसेसिंग, एक संशोधित यू-नेट आर्किटेक्चर, डेंस सीएनएन क्लासिफिकेशन और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए रॉक हायराक्स स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन को एकीकृत करता है, जिससे TT100K पर 99.64% और GTSDB डेटासेट पर 99.6% की अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र EDNet-20 प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसे फोटोमेट्रिक डेटा ऑग्मेंटेशन और व्याख्या योग्य एआई (explainable AI) तकनीकों के साथ अनुकूलित किया गया है, जो अत्याधुनिक मॉडलों की तुलना में बेहतर मल्टी-लेबल नेत्र रोग पहचान सटीकता प्राप्त करता है, और प्रारंभिक नैदानिक निदान के लिए एक आशाजनक उपकरण प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एम्पैथिक एक्सटेंडेड प्रॉम्प्टिंग (Empathic Extended Prompting) को प्रस्तुत करता है, जो एक वास्तविक समय का ढांचा है जो उपयोगिता से समझौता किए बिना या अनकैनी (uncanny) धारणाओं को ट्रिगर किए बिना, कथित भावनात्मक बुद्धिमत्ता और मनोदशा प्रतिक्रियाशीलता को बढ़ाने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल इंटरैक्शन में चेहरे के भावनात्मक विवरणों को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र विनिर्माण सूचना तक पहुँच के लिए एक मॉड्यूलर LLM-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि विशिष्ट डेटा स्थितियों के तहत ट्रेसेबिलिटी कार्यों में शीर्ष-स्तरीय मॉडल सटीकता और गति के मामले में औसत मानव उपयोगकर्ताओं से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, फिर भी सिस्टम की प्रभावशीलता मॉडल चयन, डेटा गुणवत्ता और प्रॉम्प्ट डिज़ाइन पर निर्भर बनी हुई है, जिसके लिए निरंतर मानव निरीक्षण की आवश्यकता है।
यह शोधपत्र एक हल्का, बहु-स्तरीय (multi-scale) फीचर एक्सट्रैक्शन नेटवर्क प्रस्तुत करता है जो तीन-चरणीय डाउनसैंपलिंग आर्किटेक्चर और समानांतर डाइलेटेड कनवल्शन के साथ एक चयनात्मक स्टेट स्पेस मॉडल को संयोजित करने वाले हाइब्रिड मॉड्यूल का उपयोग करके, संसाधन-सीमित यूएवी (UAVs) के लिए वास्तविक समय में, उच्च-सटीक हैंड जेस्चर नियंत्रण सक्षम बनाता है।
यह अध्ययन मैरीटाइम एनोमली डिटेक्शन क्वालिटी इंडेक्स (MADQI) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन समग्र मूल्यांकन ढांचा है जो उन्नत महासागरीय निगरानी और सतत शासन के लिए मॉडल प्रदर्शन का मजबूती से आकलन करने हेतु चार विशिष्ट मेट्रिक्स के साथ भू-स्थानिक विश्लेषण को एकीकृत करके अनसुपरवाइज्ड AIS विसंगति पहचान में लेबल किए गए डेटा की कमी को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र ADDETECTOR का प्रस्ताव करता है, जो बुद्धिमान वृद्ध देखभाल के लिए एक सुरक्षित और सटीक अल्जाइमर रोग पहचान प्रणाली है, जो कम सटीकता और गोपनीयता रिसाव की चुनौतियों को दूर करने के लिए विषय-आधारित भाषा विशेषता संवर्धन को एक गतिशील विभेदक गोपनीयता तंत्र के साथ एकीकृत करता है और ADReSS डेटासेट पर उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।