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यह शोध पत्र एक नॉलेज ग्राफ-निर्देशित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विसंगतियों (anomalies) और उनके संबंधों के बारे में पूर्व ज्ञान का लाभ उठाकर टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स का निर्माण करता है, जिससे फाउंडेशन मॉडल्स और डिफ्यूजन तकनीकों को विभिन्न उत्पाद वर्गों के लिए यथार्थवादी विसंगतिपूर्ण चित्र उत्पन्न करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र Scholar-ML-1000 को प्रस्तुत करता है, जो जून 2026 में एकत्र किए गए 996 शीर्ष-उद्धृत मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं का एक सार्वजनिक रूप से जारी किया गया डेटासेट है, जो यह प्रकट करता है कि गूगल और डीपमाइंड जैसी प्रमुख तकनीकी कंपनियां अब शीर्ष विश्वविद्यालयों के संयुक्त योग से अधिक अग्रणी एमएल विद्वानों की मेजबानी करती हैं, जबकि यह क्षेत्र की महत्वपूर्ण वैश्विक विविधता और अंतरविषयक पहुंच को भी उजागर करता है।
PRISM-VFL एक डिफरेंशियल प्राइवेट वर्टिकल फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो विषम क्लिनिकल प्रेडिक्शन कार्यों के समवर्ती प्रशिक्षण को सक्षम करने के लिए मल्टी-गेट मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉड्यूल के साथ LSTM एनकोडर्स को एकीकृत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि मध्यम गोपनीयता बाधाओं के तहत इन-हॉस्पिटल मृत्यु दर का पूर्वानुमान चिकित्सकीय रूप से व्यवहार्य बना रहता है, अन्य कार्य जैसे कि डीकंपन्सेशन और फेनोटाइपिंग, लेबल इन्फरेंस हमलों को प्रभावी ढंग से दबाने के बावजूद महत्वपूर्ण उपयोगिता चुनौतियों का सामना करते हैं।
यह शोध पत्र 478 शीर्ष-उद्धृत भारतीय मशीन लर्निंग विद्वानों के उद्धरण पैटर्न और अनुसंधान प्रक्षेपवक्रों का विश्लेषण करने के लिए स्कॉलर-इंडिया-एमएल (Scholar-India-ML) बिब्लियोमेट्रिक डेटासेट प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि भारतीय विज्ञान संस्थान और भारतीय सांख्यिकी संस्थान, आईआईटी (IITs) की तुलना में उद्धरण प्रभाव में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जबकि उद्योग प्रयोगशालाएं देश के एआई (AI) पारिस्थितिकी तंत्र में महत्वपूर्ण योगदानकर्ता के रूप में उभर रही हैं।
यह शोध पत्र एक अनुकूलन योग्य वायरलेस सेंसर नेटवर्क-आधारित IoT नोड परिनियोजन और डेटा ट्रांसमिशन मॉडल प्रस्तावित करता है जो बड़े पैमाने के IoT अनुप्रयोगों में ऊर्जा दक्षता को अनुकूलित करने, नेटवर्क के जीवनकाल को बढ़ाने और सेवा की गुणवत्ता (Quality of Service) को बेहतर बनाने के लिए HEED क्लस्टरिंग प्रोटोकॉल को IEEE 802.11x मानकों और डीप लर्निंग एनालिटिक्स के साथ एकीकृत करता है।
यह अध्ययन सियोल में शहरी डिजाइन मूल्यांकन के लिए मल्टीमॉडल एलएलएम (LLMs) की विश्वसनीयता और वैधता का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि वे दृश्य रूप से स्पष्ट विशेषताओं पर अच्छा प्रदर्शन करते हैं, लेकिन प्रासंगिक या आनुपातिक चरों के लिए मानव रेटिंग को पूरी तरह से दोहराने में उनकी अक्षमता उन्हें सार्वभौमिक के बजाय तत्व-विशिष्ट अनुप्रयोगों तक सीमित करती है।
यह शोध पत्र एक मशीन लर्निंग प्रतिमान (पैराडाइम) प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक इमेज पुनर्निर्माण को दरकिनार करते हुए न्यूनतम मापों से सीधे रुचि की संस्थाओं, जैसे कि रोगों, का पता लगाता है, जिससे नैदानिक सटीकता बनाए रखते हुए अधिग्रहण लागत और समय में उल्लेखनीय कमी आती है।
यह शोध पत्र हेट्रोजेनियस मल्टी-रोबोट सिस्टम के लिए एक हाइब्रिड टास्क एलोकेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो प्राकृतिक भाषा के आधार पर उच्च-गुणवत्ता वाले प्रारंभिक समाधान उत्पन्न करने के लिए एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल को मेमोरी-गाइडेड स्पीड-अप स्लो-डाउन लोकल सर्च एल्गोरिदम के साथ जोड़ता है, जिससे स्केलेबिलिटी बनाए रखते हुए पारंपरिक तरीकों की तुलना में मिशन मेक्सपैन (makespan) में 17.07% की कमी आती है।
यह शोध पत्र वर्चुअल स्पीच थेरेपिस्ट (VST) को प्रस्तुत करता है, जो एक एआई-संचालित, क्लिनिशियन-इन-द-लूप प्लेटफॉर्म है जो विशेषज्ञ समीक्षा और कार्यान्वयन के लिए व्यक्तिगत, साक्ष्य-आधारित उपचार योजनाओं को उत्पन्न करने, उनकी आलोचना करने और उन्हें परिष्कृत करने के लिए मल्टी-एजेंट लार्ज लैंग्वेज मॉडल रीजनिंग के साथ डीप लर्निंग-आधारित हकलाहट वर्गीकरण को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र "डाइस रोल मेथड" (Dice Roll Method) प्रस्तुत करता है, जो एक सांख्यिकीय रूप से सुव्यवस्थित प्रोटोकॉल है जो बड़े भाषा मॉडल (LLM) के आउटपुट में स्टोकेस्टिक बायस (stochastic bias) को मापने के लिए मानकीकृत पुनरावृत्ति गणनाओं और विश्वसनीयता थ्रेशोल्ड्स को स्थापित करने हेतु दोषपूर्ण पैरामीट्रिक धारणाओं को नेगेटिव-बिनोमियल GLMM फ्रेमवर्क और सिमुलेशन-आधारित पावर एनालिसिस से प्रतिस्थापित करता है।