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💻 संगणक विज्ञान

A Multi-Domain Feature Fusion Framework for Generalizable Deepfake Detection Across Different Generators

यह शोध पत्र स्पैटियल-ग्रेडिएंट-फ्रीक्वेंसी फ्यूजन नेटवर्क (SGFF-Net) का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टी-डोमेन डीपफेक डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो विविध जनरेटरों के बीच सामान्यीकरण क्षमता को बढ़ाने के लिए स्थानिक (spatial), ग्रेडिएंट और फ्रीक्वेंसी विशेषताओं को एकीकृत करता है, जबकि यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि मल्टी-सोर्स ट्रेनिंग और डेटा ऑग्मेंटेशन के माध्यम से बेहतर हस्तांतरणीयता के बावजूद, वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में महत्वपूर्ण डोमेन अंतराल बने रहते हैं।

Amna Amjid, Sana Qadir, Mehwish Fatima, Raja Khurram Shahzad2026-10-06
💻 संगणक विज्ञान

Training on Broken Contexts: Source Loss and Repair in Tool-Augmented LLM Post-Training

यह शोध पत्र टूल-संवर्धित (tool-augmented) LLM प्रशिक्षण में एक महत्वपूर्ण विफलता की पहचान और मात्रा निर्धारण करता है जहाँ मानक अनुक्रम निर्माण नीतियां (sequence construction policies) असिस्टेंट लक्ष्यों और उनके स्रोत टूल अवलोकनों के बीच के संबंध को तोड़ देती हैं, और ऐसी पुनर्निर्माण रणनीतियों का प्रस्ताव करता है जो टोकन अतिरेक को कम करते हुए पर्यवेक्षण कवरेज (supervision coverage) और संदर्भ अखंडता में महत्वपूर्ण सुधार करती हैं।

Amir Reza Peimani2026-10-06
💻 संगणक विज्ञान

The Refutation Gap: Certifying Both Halves of an Optimality Claim

यह शोध पत्र GF(2) पर न्यूनतम रैखिक स्ट्रेट-लाइन प्रोग्रामों के लिए इष्टतमता दावों हेतु DRAT प्रमाणों को उत्पन्न और सत्यापित करने वाले एक प्रमाणित पाइपलाइन को पेश करके प्रोग्राम सिंथेसिस में "खंडन अंतराल" (refutation gap) को संबोधित करता है, जिससे 121 पूर्व में अपवर्धित परिणामों को औपचारिक रूप से मान्य किया गया है और साथ ही महत्वपूर्ण सत्यापन संबंधी बाधाओं और स्व-खोजे गए आर्टिफ़ेक्ट्स को उजागर किया गया है।

Rohan Pandey2026-10-06
💻 संगणक विज्ञान

An Auditable Large Language Model Pipeline for Data Extraction in Systematic Literature Reviews

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक ऑडिट करने योग्य लार्ज लैंग्वेज मॉडल पाइपलाइन स्क्रीनिंग और डेटा निष्कर्षण में मानव विशेषज्ञों के साथ उच्च सहमति प्राप्त करके व्यवस्थित साहित्य समीक्षाओं को प्रभावी ढंग से सहायता कर सकती है, जो विशेष रूप से जटिल क्षेत्रों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करती है जबकि अप्राप्त जानकारी के संबंध में बाइनरी प्रश्नों के साथ विशिष्ट चुनौतियों को रेखांकित करती है।

Philipp André Macháček, Daniel Segelcke, Esther M. Pogatzki-Zahn, Bruno Pradier2026-10-06
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From Classification to Collection: A Multi-Task Deep Learning System for Automated Waste Sorting with Real-World Prototype Evaluation

यह शोध पत्र एक मल्टी-टास्क डीप लर्निंग सिस्टम प्रस्तुत करता है जो स्वचालित कचरा छंटाई के लिए चार विशिष्ट CNN मॉडलों को एक अनुक्रमिक पाइपलाइन में एकीकृत करता है, जिसे कठोर सांख्यिकीय परीक्षणों के माध्यम से मान्य किया गया था और नेस्ले (Nestlé) एवं डावर (Dawar) के सहयोग से विकसित एक भौतिक स्मार्ट बिन प्रोटोटाइप में तैनात किया गया, जिसने वास्तविक क्षेत्रीय डेटा पर 92.4% सटीकता प्राप्त की।

Omar Moustafa, Malak Elsayed, Nour Kahky, Noha Youssef2026-10-06
💻 संगणक विज्ञान

Toward Risk-Aware Clinical Decision Support in Gastrointestinal Endoscopy: A Tunable Asymmetric Loss with Uncertainty-Guided Referral

यह अध्ययन गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल एंडोस्कोपी के लिए एक जोखिम-सचेत डीप लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो उच्च-प्रदर्शन वाली चार-वर्ग जोखिम स्तरीकरण प्राप्त करने के लिए एक ट्यूनेबल एसिमेट्रिक लॉस फंक्शन, अनसर्टेन्टी-गाइडेड रेफरल रणनीतियों और लाइटवेट आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जबकि उच्च-जोखिम और प्री-मैलिग्नेंट मामलों के एस्केलेशन के माध्यम से सुरक्षा को प्राथमिकता देता है।

Azizur Rahman, Nakib Uddin Ahmed, Kadirur Rahman Chowdhury, Mehjabin Ferdous, J.S. Jannatun Nayema, Md. Shahadat Hossain (…)2026-10-06
💻 संगणक विज्ञान

Machine Learning Based Intrusion Detection for Cloud Storage: An Empirical Evaluation of Signature and Random Forest Fusion

यह अध्ययन माइक्रोसॉफ्ट अज़्योर (Microsoft Azure) के अनलेबल (unlabelled) ट्रेसेस में हमलों को इंजेक्ट करके क्लाउड स्टोरेज के लिए एक अर्ध-सिंथेटिक घुसपैठ पहचान प्रोटोटाइप का अनुभवजन्य मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि रैंडम फॉरेस्ट (Random Forest) मॉडल उपयोगी रैंकिंग संकेत प्रदान करते हैं, लेकिन टेम्पोरल वर्कलोड ड्रिफ्ट (temporal workload drift) के तहत उनका अस्थिर प्रदर्शन और लो-एंड-स्लो (low-and-slow) हमलों का खराब पता लगाना यह दर्शाता है कि वे अभी उत्पादन तैनाती (production deployment) के लिए तैयार नहीं हैं।

Simon Usifoh, Olawale Olaniyi2026-10-06
💻 संगणक विज्ञान

Cross-Dataset Generalization in Deepfake Detection: A Controlled Study of Spatial, Frequency, and Video-Level Baselines

यह नियंत्रित अध्ययन डीपफेक डिटेक्शन के लिए पांच ImageNet-प्रीट्रेंड RGB बैकबोन और दो लाइटवेट प्रोब्स के क्रॉस-डेटासेट सामान्यीकरण का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि सोर्स-डोमेन कवरेज और मूल्यांकन प्रोटोकॉल, बैकबोन चयन की तरह ही FaceForensics++, Celeb-DF, और DFD डेटासेट्स के बीच प्रदर्शन अंतराल को दूर करने में महत्वपूर्ण हैं।

Samarth Kukreja2026-10-06
💻 संगणक विज्ञान

Am I Still Coupled to My Environment? Task-agnostic Runtime Telemetry from the Reinforcement-learning Interaction Loop

यह शोध पत्र इंटरेक्शन एंट्रॉपी (interaction entropy) और मानक अवलोकन-क्रिया त्रिक (observation-action triplets) से प्राप्त कपलिंग मेट्रिक्स पर आधारित एक रिवॉर्ड-स्वतंत्र रनटाइम मॉनिटरिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो तैनात सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एजेंटों में पर्यावरणीय डिकपलिंग (environmental decoupling) और इंटरेक्शन ड्रिफ्ट (interaction drift) का पता लगाने के लिए है, तथा पारंपरिक रिवॉर्ड-आधारित निगरानी की तुलना में बेहतर दोष पहचान क्षमताओं का प्रदर्शन करता है।

Wael Hafez, Chenan wei2026-10-06
💻 संगणक विज्ञान

Lightweight Edge-Based Telemetry Parsing for Navigation Systems via Deterministic Spatial-Text (LODTE)

LODTE ढांचा एक हल्का, नियतात्मक एज-आधारित सिस्टम पेश करता है जो क्लाउड निर्भरता को समाप्त करने, विलंबता (लेटेंसी) को 35 मिलीसेकंड से कम करने और संसाधन-सीमित हार्डवेयर पर उच्च पहचान निष्ठा बनाए रखने के लिए स्थानीयकृत कंटूर ज्यामिति फिल्टर और हाई-स्पीड स्क्रीन कैप्चर का उपयोग करके वास्तविक समय के नेविगेशन टेलीमेट्री को पार्स करता है।

Teody Banagan, Angie Ceniza-Canillo, Ronilo Librado, Jordan Parman2026-10-06