💻 संगणक विज्ञान

Divergent research orientations of affective and emotion concepts in artificial intelligence education through a bibliometric analysis

2020 से 2025 तक के 401 दस्तावेजों के बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषण के माध्यम से, यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ एआई-संचालित 'अफेक्टिव' (affective) और 'इमोशन' (emotion) अनुसंधान एक सुसंगत पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में परिपक्व हो गया है जिसमें 2023 में एक महत्वपूर्ण विकास उछाल देखा गया है, वहीं ये दोनों अवधारणाएं अलग-अलग दिशाओं का प्रदर्शन करती हैं—जहाँ "अफेक्टिव" अनुसंधान शैक्षिक अभ्यास पर केंद्रित है और "इमोशन" अनुसंधान तकनीकी विकास पर—जिसके लिए अंतर-विषयक सहयोग को निर्देशित करने हेतु एक प्रस्तावित 'डुअल नॉलेज प्रोडक्शन मॉडल' (Dual Knowledge Production Model) की आवश्यकता है।

Hsiang Ni Tsai, Sheng Yi Wu2026-06-26
💻 संगणक विज्ञान

Robust Graph Neural Networks via Community-Guided Label Refinement and Progressive Contrastive Learning

यह शोध पत्र CG-GNN का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ ग्राफ न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है जो शोर-युक्त (noisy) और डेटा-दुर्लभ परिदृश्यों में अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए एज प्रूनिंग (edge pruning) और एक प्रोग्रेसिव कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग स्कीम के साथ कम्युनिटी-गाइडेड लेबल रिफाइनमेंट को एकीकृत करके लेबल नॉइज़ को कम करता है।

Zhigang Sun, Haoran Xu, Jinke Xu, Lie Wang2026-06-26
💻 संगणक विज्ञान

Accountability Risks of SHAP Based Managerial Recommendations in Explainable Artificial Intelligence

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि हस्तक्षेप लागत, कारण वैधता और संभावित जोखिमों को ध्यान में रखे बिना SHAP-आधारित फीचर महत्व स्कोर को सीधे प्रबंधकीय कार्यों में परिवर्तित करना महत्वपूर्ण जवाबदेही संबंधी खतरे पैदा करता है, जो यह प्रकट करता है कि केवल व्याख्यात्मकता (explainability) जिम्मेदार एआई-संचालित निर्णय लेने के लिए अपर्याप्त है।

Oussama Chahed2026-06-26
💻 संगणक विज्ञान

A Survey on Poisoning Attacks, Defenses, andProvable Defense in the Era of LLMs

यह सर्वेक्षण एक व्यापक वर्गीकरण प्रस्तावित करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के युग में पॉइजनिंग हमलों और उनके बचाव की व्यवस्थित रूप से समीक्षा करता है जो खतरों को वेट (weight) और कॉन्टेक्स्ट (context) पॉइजनिंग में वर्गीकृत करता है, प्रतिनिधि तकनीकों और रक्षा रणनीतियों का विश्लेषण करता है, और कंपाउंड एआई सिस्टम को सुरक्षित करने के लिए भविष्य की अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित करता है।

Yuni Lai, Xinqi Lyu, Dong Wang, Yihao Liu, Kai Zhou, Bin Xiao2026-06-26
💻 संगणक विज्ञान

FedDAAW: Dynamic Client Selection and Accuracy- Adaptive Aggregation for Cross-Task Federated Learning under Heterogeneity

FedDAAW एक हल्का, गोपनीयता-संरक्षण ढांचा है जो विषम फेडरेटेड लर्निंग के लिए है, जो डायनेमिक क्लाइंट सिलेक्शन और एक्यूरेसी-एडेप्टिव एग्रीगेशन का उपयोग करता है ताकि बिना ग्रेडिएंट शेयरिंग या सहायक डेटा की आवश्यकता के, नॉन-IID सेटिंग्स के तहत विविध कार्यों (वर्गीकरण, भावना विश्लेषण और प्रतिगमन) में अभिसरण दक्षता और प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारा जा सके।

Jianqing Tang2026-06-26
💻 संगणक विज्ञान

Bibliometric Analysis of Global Research Trends in Robotic Sports: Mapping Two Decades of Innovation (2000–2024)

2000 से 2024 तक के 1,225 प्रकाशनों का यह बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषण रोबोटिक स्पोर्ट्स अनुसंधान के एक परिपक्व, वैश्विक रूप से सहयोगात्मक क्षेत्र में विकास को प्रकट करता है, जो प्रमुख संस्थानों द्वारा संचालित है और बुनियादी रोबोट सॉकर से लेकर डीप लर्निंग और मानव-रोबोट इंटरेक्शन जैसे उन्नत एआई अनुप्रयोगों की ओर एक विषयगत बदलाव को दर्शाता है।

DEBDAS MONDAL2026-06-25
💻 संगणक विज्ञान

CTC: The Composite Task Challenge for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

यह शोध पत्र कंपोजिट टास्क चैलेंज (CTC) को प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (multi-agent reinforcement learning) में श्रम विभाजन और सहयोग का कठोरता से मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक नया बेंचमार्क सुइट है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान अत्याधुनिक विधियाँ इन कार्यों को हल करने में विफल रहती हैं और यह प्रदर्शित करती है कि इस क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए एक समाधान योग्य परंतु चुनौतीपूर्ण टेस्टबेड आवश्यक है।

Yurui Li, Yuxuan Chen, Xiaoli Yang, Shijian Li, Gang Pan2026-06-25
💻 संगणक विज्ञान

SousCoder: Cross-Application Confusion Detection for Proactive Developer Assistance

SousCoder एक लोकल-फर्स्ट, प्रोएक्टिव डेवलपर असिस्टेंट है जो डेवलपर के भ्रम का पता लगाने और संदर्भ-जागरूक सुझावों के साथ हस्तक्षेप करने के लिए VS Code, Chrome और टर्मिनल में क्रॉस-एप्लीकेशन व्यवहार संबंधी संकेतों की निगरानी करता है, जो फील्ड इवैल्यूएशन में कम लेटेंसी और उच्च प्रासंगिकता प्राप्त करता है और पर्सिस्टेंट मेमोरी और मल्टी-सोर्स परसेप्शन के साथ पूर्व कार्यों का विस्तार करता है।

Vrund Thakkar2026-06-25
💻 संगणक विज्ञान

Validating Large Language Model Extraction of Actuarial Variables from Unstructured Claims Documents

यह अध्ययन वर्कर्स कंपनसेशनेशन (श्रमिक क्षतिपूर्ति) दावों से 14 बीमांकिक चरों (actuarial variables) को निकालने के लिए एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल पाइपलाइन का मूल्यांकन करता है, जो मानव समीक्षकों के साथ मध्यम समग्र सहमति (क्वाड्रेटिक वेटेड कप्पा 0.53) और विभिन्न आयामों में महत्वपूर्ण परिवर्तनशीलता को प्रकट करता है, जो औपचारिक सत्यापन से पहले अंशांकन (कैलिब्रेशन) और चरणबद्ध परिनियोजन की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Robert Lieberthal, Vietbao Phan, Jawand Singh, Elizabeth Sottung, Richard Tran2026-06-25
💻 संगणक विज्ञान

Comparative Analysis of Machine Learning Models for Predicting Grid Stability Using Tabular and Transformer Architectures

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित डीप लर्निंग मॉडल इलेक्ट्रिकल ग्रिड स्थिरता की भविष्यवाणी करने में शास्त्रीय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो लचीले स्मार्ट ग्रिड के लिए वैश्विक स्थिरता लक्ष्यों का समर्थन करते हुए बाइनरी क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन दोनों कार्यों में उच्च सटीकता प्राप्त करता है।

ARUNKUMAR E, Lakshmi Priya M2026-06-25