💻 संगणक विज्ञान

Maand: Architecture, Empirical Performance, and Multimodal Decision Governance for AI-Driven Virtual Mental Healthcare

यह शोध पत्र मांद (Maand) को प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्ण-स्टैक, बहु-मोडल एआई-संचालित आभासी मानसिक स्वास्थ्य देखभाल मंच है जो वैश्विक चिकित्सक कमी और सुलभता की बाधाओं को दूर करने के लिए टेक्स्ट, वॉयस, वास्तविक समय की सांकेतिक भाषा और इमर्सिव भावनात्मक वातावरण को एकीकृत करता है, तथा कठोर अनुभवजन्य सत्यापन के माध्यम से मजबूत नैदानिक सुरक्षा, कम-विलंबता प्रदर्शन और उच्च उपयोगकर्ता स्वीकृति प्रदर्शित करता है।

Muhammad Tayyab, Salman Nawaz2026-10-12
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A-Str: Acyclic String Constraint Solver withNative Java String API Support

यह शोध पत्र A-Str को प्रस्तुत करता है, जो एक अचक्रीय ऑटोमेटा-आधारित स्ट्रिंग कंस्ट्रेंट सॉल्वर है जो जावा स्ट्रिंग API को मूल रूप से समर्थन देता है ताकि जटिल जावा सत्यापन और डायनेमिक सिम्बोलिक एक्जीक्यूशन बेंचमार्क को कुशलतापूर्वक और मजबूती से हल किया जा सके, जो मानक SMT-LIB बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी बने रहते हुए जावा-विशिष्ट कार्यों पर मौजूदा उपकरणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Nathanael Steven, Elena Sherman2026-10-12
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Establishing AI State of Control: An Error Taxonomy and Assurance Framework for Transformer-Based Probabilistic Systems in Regulated Life Sciences

यह शोध पत्र एक नवीन द्वि-आयामी संभाव्य त्रुटि वर्गीकरण (Two-Dimensional Probabilistic Error Taxonomy) और एक एकीकृत आश्वासन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक नियतात्मक जोखिम प्रबंधन और ट्रांसफार्मर-आधारित एआई की अद्वितीय स्टोकेस्टिक विफलताओं के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे विनियमित जीवन विज्ञान (regulated life sciences) को परिष्कृत त्रुटि वर्गीकरण, अपरिहार्यता गेटिंग (irreducibility gating), और एफडीए (FDA) सत्यापन जीवनचक्रों के साथ संरेखण के माध्यम से नियंत्रण की निरंतर स्थिति बनाए रखने में सक्षम बनाया जा सके।

Kayla Britt2026-10-11
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MESNet: A Lightweight Transformer-CNN Collaborative Network with Morphology Awareness for Glioma Segmentation

यह शोध पत्र MESNet का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का (lightweight) ट्रांसफॉर्मर-सीएनएन सहयोगात्मक नेटवर्क है जो सीमा त्रुटियों और गणनात्मक लागत को कम करने के साथ सटीक और कुशल ग्लियोमा विभाजन प्राप्त करने के लिए रूपात्मक किनारे (morphological edge) और आकार जागरूकता (shape awareness) को एकीकृत करता है।

Jia Tan, Xi Guo, Chengqun Ma, Zihong Wang, Jinchuan Han, Maiyan Cui, Shengting Zhou, Xianju Yuan, Haitao Guo2026-10-11
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Hybrid Intelligence for Root-Cause Analysis in Manufacturing: An Adaptive Knowledge-Driven Decision-Support Framework

यह अध्ययन एक हाइब्रिड ज्ञान-संचालित निर्णय-सहायता ढांचे का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो विनिर्माण में उच्च-सटीक मूल-कारण पहचान प्राप्त करने के लिए सिमेंटिक रिट्रीवल, FMEA-आधारित इंजीनियरिंग ज्ञान, और इशिगावा-आधारित संदर्भ मूल्यांकन को एक LightGBM मॉडल के साथ एकीकृत करता है, जो शोर वाले डेटा के विरुद्ध मजबूती बनाए रखते हुए उन परिकल्पनाओं की संख्या को प्रभावी ढंग से कम करता है जिनकी विशेषज्ञों को जांच करनी पड़ती है।

Marialuisa Menanno, Antonio Bruno, Carlo Riccio, Matteo Mario Savino2026-10-11
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Human Perceptions Compared to Large Language Models on the Future of Artificial Intelligence: A Phenomenological Comparative Study

यह घटनात्मक तुलनात्मक अध्ययन यह प्रकट करता है कि जबकि उत्तर-विलक्षणता (post-singularity) के भविष्य के प्रति मानवीय धारणाएं और लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के अनुमान शब्दावली में प्रारंभ में भिन्न होते हैं, कॉर्पोरेट RLHF शिष्टाचार प्रोटोकॉल को हटाने से LLMs के अधिक नियतिवादी (fatalistic) वृत्तांत सामने आते हैं, जो तत्पश्चात मानवीय चिंताओं के साथ संरेखित होते हैं और दुष्प्रचार एवं संज्ञानात्मक संप्रभुता (cognitive sovereignty) के संबंध में महत्वपूर्ण नियंत्रण जोखिमों को उजागर करते हैं।

Matthew Lammi, Anthony Bedford, Declan Humphreys2026-10-11
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Artificial Intelligence for Tooth Numbering and Full-Mouth Series Placement

यह अध्ययन ओरिएंटेड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सियामीज़ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने वाला एक डीप लर्निंग पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो स्वचालित दांतों की नंबरिंग और फुल-माउथ सीरीज़ रेडियोग्राफ प्लेसमेंट में उच्च सटीकता प्राप्त करता है, जो संभावित रूप से दंत नैदानिक वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित कर सकता है।

Britney Nguyen, Kearny Chang, Yi Liu, Nikola Angelov, Ming-Feng Chang, Aaron Glick, Hsiu-Wan Meng, Celine Sheng, Sally S (…)2026-10-11
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A Systematic Literature Review of Machine Learning-Based Person and Scene Analysis Using Eye-Reflected Images

यह व्यवस्थित साहित्य समीक्षा 12 प्राथमिक अध्ययनों को संश्लेषित करके, इस उभरते हुए क्षेत्र के लिए एक अनुसंधान वर्गीकरण (टैक्सोनॉमी) प्रस्तावित करने, प्रमुख अंतरालों की पहचान करने और भविष्य की दिशाओं को रेखांकित करने के लिए नेत्र-परावर्तित छवियों (आई-रिफ्लेक्टेड इमेजेस) का उपयोग करके व्यक्ति और दृश्य विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का आलोचनात्मक विश्लेषण करती है।

Mohammad Ala Uddin Azad, Ali Reza Alaei, Prithwi Chakraborty, Golam Sorwar2026-10-11
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Explainable Machine Learning-Based Diabetes Prediction Using Clinical Features: A Comparative Evaluation of Ensemble and Boosting Algorithms A Comparative Study with Explainable Artificial Intelligence Analysis

यह अध्ययन पिमा इंडियंस डायबिटीज डेटासेट पर मधुमेह के जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए अनुकूलित एन्सेम्बल और बूस्टिंग मॉडल सहित पांच मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का मूल्यांकन और तुलना करता है, जिसमें अनुकूलित रैंडम फॉरेस्ट को सबसे सटीक मॉडल के रूप में पहचाना गया है और ग्लूकोज, बीएमआई और आयु को प्रमुख भविष्य कहने वाले कारकों के रूप में पुष्टि करने के लिए SHAP विश्लेषण का उपयोग किया गया है।

Anisur Rahman2026-10-11
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HEEH-V1: an open-source DICOM research viewer with reproducible quantitative imaging workflows: technical validation

यह शोध पत्र HEEH-V1, जो एक ओपन-सोर्स DICOM अनुसंधान दर्शक (रिसर्च व्यूअर) है, प्रस्तुत करता है और संदर्भ सॉफ्टवेयर एवं फैंटम डेटा के विरुद्ध कठोर परीक्षण के माध्यम से इसके मात्रात्मक इमेजिंग वर्कफ़्लो को मान्य करता है, जो इसकी पुनरुत्पादकता (रिप्रोड्यूसिबिलिटी) की पुष्टि करता है, जबकि स्पष्ट रूप से यह उल्लेख करता है कि ये परिणाम नैदानिक प्रदर्शन या पूर्ण नियामक अनुपालन स्थापित नहीं करते हैं।

MOHAMAD YOUSEF HEEH2026-10-11