1962 पेपर
यह शोध पत्र QTRadX-KOA को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल फ्रेमवर्क है जो एक DenseNet-121 बैकबोन, एक लाइटवेट ट्रांसफार्मर और एक नवीन रेसिडुअल हाइब्रिड क्वांटम हेड को एकीकृत करता है ताकि बड़े क्लासिकल मॉडल्स के तुलनीय प्रदर्शन के साथ एज-अनुकूल और संसाधन-कुशल नी ऑस्टियोआर्थराइटिस ग्रेडिंग प्राप्त की जा सके, जबकि पैरामीटर संख्या में लगभग 90% की कमी आती है।
यह शोधपत्र VeritasAI को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो विशेष एजेंटों के बीच प्रतिकूल बहस का अनुकरण करके वास्तविक समय में फर्जी समाचारों का पता लगाने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन और एक ग्राफ-आधारित ज्ञान भंडार का लाभ उठाता है, जिससे पारदर्शी, साक्ष्य-आधारित निर्णय और तर्क प्राप्त होते हैं जो पारंपरिक ब्लैक-बॉक्स प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि एक संक्षिप्त हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल पॉलिसी डिमांड-चार्ज-अवेयर बैटरी नियंत्रण में समान आकार के क्लासिकल नेटवर्क की तुलना में मामूली रूप से बेहतर प्रदर्शन कर सकती है, यह लाभ संकीर्ण, कार्य-विशिष्ट है, और तेज़ क्लासिकल बेसलाइन्स पर सामान्य क्वांटम लाभ को सिद्ध नहीं करता है।
यह शोध पत्र रिकर्सिव इन्फरेंस मशीन्स (RIMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक न्यूरल रीजनिंग फ्रेमवर्क है जो जटिल रीजनिंग बेंचमार्क पर प्रदर्शन को बढ़ाने और टैबुलर डेटा सेटिंग्स में मजबूती और दक्षता में सुधार करने के लिए न्यूरल बैकबोन को शास्त्रीय रिकर्सिव इन्फरेंस स्कीम्स के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र लेगेसी एंटरप्राइज सिस्टम्स के सुरक्षित प्राकृतिक-भाषा एक्सेस के लिए एक प्रोडक्शन-ग्रेड आर्किटेक्चर प्रस्तुत और मान्य करता है जो फ्री-फॉर्म SQL जनरेशन को 'स्कीमा-मेटाडेटा नेविगेशन ग्राफ' और 'कैटलॉग-प्रतिबंधित एक्सट्रैक्शन' से बदलकर विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है, जिससे मॉडल स्केल के बजाय आर्किटेक्चरल डिज़ाइन के माध्यम से मतिभ्रम (hallucinations) और सुरक्षा जोखिमों को समाप्त किया जाता है।
यह अध्ययन एक उन्नत डेटा रणनीति और YOLOv11 आर्किटेक्चर को संयोजित करने वाला माइक्रोप्लास्टिक्स के लिए एक वास्तविक समय का इंटेलिजेंट मॉनिटरिंग सिस्टम प्रस्तुत करता है, जो जटिल सूक्ष्मदर्शी नमूनों (microscopic samples) के लिए पहचान सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने, ऑपरेटर की थकान को कम करने और स्क्रीनिंग प्रक्रिया को तेज करने के लिए है।
डिज़ाइन साइंस रिसर्च का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन एक एआई-संवर्धित (AI-augmented) एजाइल फ्रेमवर्क प्रस्तावित और मान्य करता है जो एआई-सहायता प्राप्त वर्कफ़्लो के माध्यम से अनुमान समय को 50% कम करके और 97% तक माइग्रेशन सटीकता प्राप्त करके संसाधन-सीमित लीन टेक स्टार्टअप्स के लिए एमवीपी (MVP) विकास को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ करता है और गुणवत्ता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised), अनिश्चितता-जागरूक फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो महंगी 3D बाउंडिंग-बॉक्स एनोटेशन की आवश्यकता के बिना गहराई अनुमानों को परिष्कृत करने के लिए टेम्पोरल ज्यामितीय निरंतरता और ईगो-मोशन क्षतिपूर्ति का लाभ उठाकर स्वायत्त ड्राइविंग में ऑब्जेक्ट-लेवल 3D लोकलाइजेशन स्थिरता में सुधार करता है।
यह शोधपत्र 21 अस्पतालों के रोगी टेक्स्ट फीडबैक का विश्लेषण करने और स्वास्थ्य सेवाओं एवं रोगी संतुष्टि को बढ़ाने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने हेतु BERT और विभिन्न RNN वेरिएंट्स सहित उन्नत मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम, साथ ही विविध एम्बेडिंग तकनीकों और LDA टॉपिक मॉडलिंग का लाभ उठाने वाले एक व्यापक ढांचे का प्रस्ताव करता है।
यह सर्वेक्षण कोल्ड-स्टार्ट परिनियोजन ढांचे के तहत फाउंडेशन मॉडल-आधारित औद्योगिक विजुअल विसंगति पहचान की समीक्षा करता है, जो डेटा उपलब्धता और पाइपलाइन भूमिकाओं के आधार पर विधियों को व्यवस्थित रूप से वर्गीकृत करता है और अनुकूलन, मूल्यांकन और स्केलेबल कार्यान्वयन में चुनौतियों का समाधान करता है।