744 पेपर
यह शोधपत्र निष्पक्ष प्रभाव अधिकतमकरण (influence maximization) के लिए एक लोअर-टेल रिस्क-अवेयर फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो वंचित समूहों को गंभीर कवरेज विफलताओं से बचाने के लिए कंडीशनल वैल्यू-एट-रिस्क और वर्स्ट-ग्रुप शॉर्टफॉल प्रोबेबिलिटी का उपयोग करता है, जिससे कुल अपेक्षित पहुंच (expected reach) में मामूली कमी के साथ कवरेज जोखिम में महत्वपूर्ण कमी प्राप्त होती है।
यह अध्ययन उच्च-आवृत्ति तरंग समस्याओं पर फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स (PINNs) की स्पेक्ट्रल सटीकता का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करने के लिए मॉडिफाइड वेवनंबर विश्लेषण को विस्तारित करता है, जो यह प्रकट करता है कि डिस्पर्शन और डिसिपेशन त्रुटियों को कम करने के लिए गहरे आर्किटेक्चर, साइनुसोइडल या टैन-गौसियन जैसे विशिष्ट एक्टिवेशन फंक्शन, और फूरियर मोड्स की एक इष्टतम संख्या () महत्वपूर्ण हैं।
यह शोध पत्र LARC-QL का प्रस्ताव करता है, जो कंटेंट-सेंट्रिक नेटवर्क्स के लिए एक Q-लर्निंग संवर्धित कंटेंट कैशिंग योजना है, जो कैशिंग निर्णयों और ऑन-पाथ प्लेसमेंट को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए डुअल Q-टेबल्स और रियल-टाइम डिमांड सिग्नल्स का उपयोग करता है, जो स्थिर रणनीतियों की तुलना में कैश हिट रेश्यो, लेटेंसी और संसाधन दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि क्वांटम ऑटोएनकोडर्स, विशेष रूप से डेंस-एंगल एनकोडिंग और रियलएम्प्लीट्यूड एंसेट्स वाला एक 8-फीचर मॉडल, बीईटीएच (BETH) डेटासेट पर साइबर सुरक्षा विसंगति का पता लगाने में शास्त्रीय ऑटोएनकोडर्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, क्योंकि वे काफी कम नमूनों पर प्रशिक्षित होने के बावजूद उच्च एफ1 स्कोर (0.87 बनाम 0.77) प्राप्त करते हैं।
20 सहकर्मी-समीक्षित (peer-reviewed) अध्ययनों का यह व्यवस्थित अवलोकन उच्च शिक्षा में एआई-संचालित मोबाइल प्रॉक्टरिंग के पोस्ट-कोविड परिदृश्य का मूल्यांकन करता है, जो परीक्षा अखंडता के लिए इसकी स्केलेबल क्षमता को उजागर करता है और साथ ही मोबाइल-विशिष्ट अनुसंधान, तकनीकी विश्वसनीयता और गोपनीयता एवं एल्गोरिद्मिक पूर्वाग्रह जैसी नैतिक चिंताओं में महत्वपूर्ण अंतराल को आलोचनात्मक रूप से संबोधित करता है।
यह शोध पत्र AllLinLog को प्रस्तुत करता है, जो एक सुव्यवस्थित मॉडल है जो सिस्टम लॉग से पूर्ण प्रासंगिक जानकारी को सीधे संसाधित करने के लिए एक लीनियर सेल्फ-अटेंशन एनकोडर का उपयोग करके लॉग पार्सिंग की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे पारंपरिक तरीकों की तुलना में बेहतर विसंगति पहचान सटीकता और तेज़ इन्फरेंस प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड क्रिप्टोग्राफिक मॉडल का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स को क्वांटम कंप्यूटिंग खतरों से सुरक्षित करने के लिए RSA को क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन (BB84 प्रोटोकॉल का उपयोग करते हुए) के साथ एकीकृत करता है, जो की जनरेशन, एन्क्रिप्शन गति और मैन-इन-द-मिडल हमलों के प्रति प्रतिरोध में उन्नत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र DOKA-Agent का प्रस्ताव करता है, जो एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल एजेंट फ्रेमवर्क है जो विकसित होते नॉलेज ग्राफ्स में गतिशील, वृद्धिशील ऑन्टोलॉजी संरेखण (ontology alignment) प्राप्त करने के लिए 'पर perceives-plan-act' वर्कफ़्लो का उपयोग करता है, जिससे पारंपरिक स्थिर विधियों की तुलना में सिमेंटिक सटीकता में सुधार होता है और अपडेट विलंबता (update latency) कम होती है।
एक साइबर सुरक्षा-इन-स्पेस कॉर्पस का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि ग्राफ टोपोलॉजी तकनीक के उद्भव के पूर्वानुमान में संदर्भ-निर्भर वृद्धिशील मूल्य प्रदान करती है, नोड-स्तरीय टेम्पोरल इतिहास पहले से ही अधिकांश भविष्य कहनेवाला जानकारी को एनकोड करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप मजबूत टेम्पोरल बेसलाइन की तुलना में ग्राफ-अवेयर मॉडलों से केवल मामूली और गैर-समान सुधार प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र CuSPC प्रस्तुत करता है, जो स्टेग्नोग्राफिक पोलर कोडिंग के लिए एक GPU-उन्मुख आर्किटेक्चर है जो डिकोडिंग शेड्यूल्स को पुनर्गठित करता है और कम कोडिंग लॉस तथा तुलनीय स्टेगनालिसिस प्रतिरोध बनाए रखते हुए CPU बेसलाइन की तुलना में 30 गुना थ्रूपुट वृद्धि प्राप्त करने के लिए मल्टी-लेवल पैरेललिज्म का लाभ उठाता है।