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FusionAttNet Framework for Hierarchical Attention Driven Sentinel 1 and Sentinel 2 Fusion for Semi Arid Land Cover Classification in Far North Cameroon

यह अध्ययन फ्यूजनअटनेट (FusionAttNet) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो सेमि-एरिड लैंड कवर को वर्गीकृत करने के लिए सेंटिनल-1 सार (Sentinel-1 SAR) और सेंटिनल-2 ऑप्टिकल डेटा को एक मोडैलिटी-अवेयर पदानुक्रमित अटेंशन मैकेनिज्म के माध्यम से एकीकृत करता है ताकि उत्तरी कैमरून के अर्ध-शुष्क क्षेत्रों में 96.75% सटीकता प्राप्त की जा सके, जो स्पेक्ट्रल होमोजेनिटी, क्लाउड कवर और मौसमी परिवर्तनशीलता को प्रभावी ढंग से संबोधित करके पारंपरिक फ्यूजन विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Pountianus Berinyuy Wirba, Mvogo Ngono, Noumsi Woguia Auguste Vigny, Emile Tatinyuy Verdzekov, ELE Pierre2026-06-28
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Training Versus Hiring in Security Operations Centers: Agent-Based and Reinforcement Learning Simulations of Training Duration Effects on CyberTeam Performance

यह अध्ययन एजेंट-आधारित मॉडलिंग और सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि सुरक्षा संचालन केंद्रों (Security Operations Centers) में प्रशिक्षण की अवधि गैर-रेखीय (nonlinear) प्रदर्शन लाभ प्रदान करती है, जिसमें इष्टतम निवेश 500 और 1,000 एपिसोड के बीच होता है और अत्यधिक प्रशिक्षित टीमें 20-25 अतिरिक्त कर्मियों की भर्ती के बराबर दक्षता लाभ प्राप्त करती हैं।

Max N. Yaw, Ferdinand Kpieleh, Aos Mulahuwaish, Basheer Qolomany, Jacques Bou Abdo2026-06-27
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Quantifying the Security-Performance Trade-off in Constrained IoT: A Multi-Vector MQTT Attack Framework with Hybrid Defense-in-Depth Evaluation

यह शोध पत्र एक पुनरुत्पादक प्रयोगात्मक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि भौतिक HID घुसपैठ को MQTT नेटवर्क हमलों के साथ जोड़ना सीमित IoT उपकरणों में महत्वपूर्ण सुरक्षा-प्रदर्शन ट्रेड-ऑफ को उजागर करता है, यह प्रकट करते हुए कि जबकि TLS मजबूत गोपनीयता प्रदान करता है, यह लीगेसी हार्डवेयर पर अत्यधिक विलंबता और मेमोरी लागत का कारण बनता है, जिससे एक नवीन हाइब्रिड डिफेंस-इन-डेप्थ आर्किटेक्चर को प्रेरित किया जाता है जो कुशल, स्केलेबल सुरक्षा के लिए एक्सेस कंट्रोल लिस्ट को प्राथमिकता देता है।

Thant Zin Moe, Julia Juremi, Manimegalai Rajenderan2026-06-27
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Computer-generated content and the AI/ML retraction record, 2018– 2026: a characterization study

2018 से 2026 तक के 13,502 AI/ML-संबंधित शोध-पत्र वापसी (रिट्रैक्शन) रिकॉर्ड्स का यह अभिलक्षण अध्ययन (characterization study) प्रकट करता है कि कंप्यूटर-जनित सामग्री शोध-पत्र वापसी का सबसे बड़ा एकल अनुमानित कारण है, जो 34.8% मामलों के लिए उत्तरदायी है और मुख्य रूप से 2021 और 2023 के बीच प्रकाशित शोध-पत्रों को प्रभावित करता है।

Anton Sokolov2026-06-27
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Secure and Intelligent IoT: A Dynamical-Systems View of Threat Modelling and Machine-Learning Defence

यह शोध पत्र विभेदक समीकरणों (differential equations) और मशीन लर्निंग को एकीकृत करके खतरे के प्रसार की गतिशीलता को मॉडल करने, विसंगतियों का पता लगाने और रक्षात्मक नियंत्रण रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए एक एकीकृत अवस्था-स्थान (state-space) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जिसे एक सिम्युलेटेड SEIRS मैलवेयर केस स्टडी के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Mussa Justin Muhindo2026-06-27
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Enhancing Cognitive Diagnosis with Group-Aware Graph Augmentation and Self-Supervised Alignment

यह शोध पत्र ग्रुप-अवेयर कॉग्निटिव डायग्नोसिस (GACD) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो समान पैटर्न वाले छात्रों को समूहित करके, स्वतंत्र शिक्षण के लिए इंटरैक्शन को सही और गलत सबग्राफ में विभाजित करके, और संज्ञानात्मक अवस्था के आकलन की सटीकता बढ़ाने के लिए स्व-पर्यवेक्षित संरेखण (self-supervised alignment) का उपयोग करके छात्र प्रतिक्रिया डेटा में डेटा की कमी (data sparsity) की समस्या का समाधान करता है।

Xiaomeng Zhang, Ruxiang Liu, Piao Shi, Qun Ren2026-06-26
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HERO-SNN: A Homeostatic Eligibility-based Reward- Optimised Spiking Neural Network for Spatiotemporal Brain Representation: An EEG Case Study

यह शोध पत्र HERO-SNN का प्रस्ताव करता है, जो एक होमियोस्टैटिक और रिवॉर्ड-ऑप्टिमाइज़्ड स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है जो स्पैटियोटेम्पोरल EEG डेटा की वर्गीकरण सटीकता और व्याख्यात्मकता को बढ़ाने के लिए टास्क-विशिष्ट फीडबैक को स्थानीय स्पाइक-आधारित लर्निंग के साथ एकीकृत करता है, जो एक हेवनिंग-आधारित टच प्रोटोकॉल अध्ययन में मानक STDP और अत्याधुनिक डीप लर्निंग मॉडल्स दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Maryam Doborjeh, Zohreh Doborjeh, Nikola Kasabov, Alexander Sumich, Nadja Heym, Tony Burgess2026-06-26
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AutoML-XAI convolutional neural network for hypnotic susceptibility classification from segmented multichannel EEG

यह शोध पत्र एक व्याख्या योग्य (interpretable) AutoML-संचालित CNN फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सेगमेंटेड मल्टीचैनल EEG डेटा से हिप्नोटिक संवेदनशीलता (hypnotic susceptibility) को वर्गीकृत करता है, जो अपने सर्वश्रेष्ठ फोल्ड में पूर्ण सटीकता प्राप्त करता है और XAI तकनीकों के माध्यम से अल्फा और गामा फ्रीक्वेंसी बैंड्स को सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं के रूप में पहचानता है।

Ali Walid Daher2026-06-26
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FDCNet: Frequency-Aware and Dynamic Curve Network for Adversarially Robust Infrared and Visible Image Fusion

यह शोध पत्र FDCNet का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन प्रतिकूल रूप से सुदृढ़ (adversarially robust) इन्फ्रारेड और दृश्य छवि संलयन ढांचा है, जो विक्षोभों को दबाने के लिए एक फ्रीक्वेंसी-अवेयर डिफेंस मॉड्यूल और एक स्पैटियो-फ्रीक्वेंसी डायनेमिक एडवर्सरियल लॉस को एकीकृत करता है, जबकि रक्षा प्रभावशीलता और दृश्य गुणवत्ता बहाली के बीच संतुलन बनाने के लिए एक एक्सट्रीमा-गाइडेड डायनेमिक टोन कर्व मॉड्यूल का उपयोग करता है।

Pengcheng Gao, Shengyue Huang2026-06-26
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DeepNeutroBiLSTM: A Hybrid Neutrosophic and CNN-BiLSTM Framework with Sobel-Based Indeterminacy for Arabic Handwritten Character Recognition

यह शोध पत्र DeepNeutroBiLSTM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो AHCD और HIJJA डेटासेट पर अरबी हस्तलिखित वर्ण पहचान में अत्याधुनिक सटीकता और सुदृढ़ता प्राप्त करने के लिए सोबेल-आधारित अनिश्चितता (indeterminacy), CNNs और BiLSTMs के साथ न्यूट्रोसोफिक अनिश्चितता मॉडलिंग को एकीकृत करता है।

Othmane Farhaoui, Mohamed Rida Fethi, Imad Zeroual, Ahmad El Allaoui2026-06-26