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💻 computer science

A Lightweight Retrieval-Grounded Framework for Hallucination Detection and Correction in Large Language Models

यह शोधपत्र एक हल्का, मॉड्यूलर रिट्रीवल-ग्राउंडेड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो TF-IDF साक्ष्य पुनर्प्राप्ति (एविडेंस रिट्रीवल) और भारित सत्यापन (वेटेड वेरिफिकेशन) का लाभ उठाकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मतिभ्रम (हैलुसिनेशन) का प्रभावी ढंग से पता लगाने और उन्हें सुधारने का कार्य करता है, जिससे मल्टी-एलएलएम इन्फरेंस के कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के बिना उच्च पहचान सटीकता और महत्वपूर्ण मतिभ्रम कमी प्राप्त होती है।

Ravikiran Krishnaprasad2026-06-26
💻 computer science

A Conceptual Framework for Secure and QoS-Aware IPv6 Networks Using Artificial Intelligence and Blockchain

यह शोध पत्र एक नवीन वैचारिक ढांचे, Secure QoS-IPv6, का प्रस्ताव करता है जो संसाधन-सीमित, विषम IPv6 IoT नेटवर्क में सुरक्षा, विश्वास और गुणवत्तापूर्ण सेवा (QoS) की चुनौतियों को समग्र रूप से संबोधित करने के लिए चार-स्तरीय SDN और 6TiSCH आर्किटेक्चर के भीतर AI-संचालित विसंगति पहचान (anomaly detection), एक हल्के कंसोर्टियम ब्लॉकचेन और डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग-आधारित रूटिंग को सहक्रियात्मक रूप से एकीकृत करता है।

Reema Roychaudhary2026-06-26
💻 computer science

Publication time valid prediction of citation risk outcomes in a bounded clinical specialty literature corpus

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि क्लिनिकल गैस्ट्रोएंटरोलॉजी लेखों के लिए साइटेशन-रिस्क परिणामों को केवल प्रकाशन-समय की जानकारी का उपयोग करके सटीक रूप से अनुमानित किया जा सकता है, जिसमें नॉनसेमेंटिक बेसलाइन और होल-डॉक्यूमेंट एम्बेडिंग्स एक सीमित साहित्य कॉर्पस के भीतर कम-साइटेशन वाले शोध पत्रों की पहचान करने में उच्च प्रदर्शन प्राप्त करते हैं।

Sunny Chung, Charles Kahi, Siddharth Singh2026-06-26
💻 computer science

Foreground-Oriented Response Calibration for Unknown Object Detection

यह शोध पत्र CAFR का प्रस्ताव करता है, जो एक टू-पाथ डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो ज्ञात श्रेणियों के अति-आत्मविश्वास को रोकने के लिए एक एसिमेट्रिक रेक्टिफिकेशन मैकेनिज्म और ऑब्जेक्टनेस अनुमान में सुधार के लिए प्रोटोटाइप-गाइडेड फोरग्राउंड मॉडलिंगिंग का उपयोग करके अज्ञात वस्तु पहचान (अननोन ऑब्जेक्ट डिटेक्शन) को बढ़ाता है, जिससे ज्ञात-श्रेणी के स्थिर प्रदर्शन को बनाए रखते हुए बेहतर प्रिसिजन और F1 स्कोर प्राप्त होता है।

Hebo Zhi, Junhao Li, Shiyan Fan, Jun Zhang2026-06-26
💻 computer science

Learning-Driven Autonomy in Open-Architecture Autopilots

यह शोध पत्र सुरक्षा-महत्वपूर्ण ओपन-आर्किटेक्चर ऑटोपायलट के लिए एक लर्निंग-ड्रिवन ऑटोनॉमी फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अनिश्चितता-जागरूक पूर्वानुमान के लिए एक ट्रायड-कंडीशन्ड CVAE को रिस्क-अवेयर MPC और कंट्रोल बैरियर फंक्शन सेफ्टी फिल्टरिंग के साथ एकीकृत करता है, जिसे सुरक्षित और अनुकूलन योग्य वाहन नेविगेशन सुनिश्चित करने के लिए एक हेट्रोजेनियस ट्रिपल-रिडंडेंट आर्किटेक्चर के भीतर संचालित किया जाता है।

Lakshman Mahto2026-06-26
💻 computer science

A Dual-Channel Patent Vectorization Method Based on Claim Structure Analysis

यह शोध पत्र एक द्वि-चैनल पेटेंट वेक्टराइजेशन पद्धति का प्रस्ताव करता है जो सिस्टम-स्तरीय और विवरण-स्तरीय अर्थों को अलग-अलग एनकोड करने के लिए क्लेम संरचना विश्लेषण का लाभ उठाता है, जिन्हें फिर डिकोरिलेशन सुधार के साथ एक गेटेड तंत्र के माध्यम से संलयित किया जाता है ताकि मौजूदा फुल-टेक्स्ट बेसलाइन की तुलना में पेटेंट मिलान सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Jiangtao Li, Wenlong Feng, Mengxing Huang, Siling Feng, Fu Gao2026-06-26
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MotionMonitor: A Technology Probe for Accessible Wearable Interfaces to Support Interpretation of ADHD-Related Behaviors in Classrooms

यह शोध पत्र मोशनमॉनिटर (MotionMonitor) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी तकनीकी जांच (technology probe) है जो स्मार्टवॉच सेंसिंग और मोबाइल इंटरफेस को जोड़कर कक्षा के संदर्भों में ADHD-संबंधी व्यवहारों की व्याख्या करने में चिकित्सकों और शिक्षकों को सहायता प्रदान करती है, और इस बात पर जोर देती है कि प्रभावी पहनने योग्य प्रणालियों को पर्यावरणीय बारीकियों को संरक्षित करना चाहिए, छात्रों के भटकाव को न्यूनतम करना चाहिए, और स्वचालित नैदानिक उपकरणों के बजाय मानवीय समझ विकसित करने के लिए संकेतों के रूप में कार्य करना चाहिए।

Franceli L. Cibrian, Lauren Min, Ariel Han, Katelyn Teav, Kayla Anderson, Hector M. Camarillo-Abad2026-06-26
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Annotation-Consistent Diffusion Augmentation for Data-Scarce Pest Instance Segmentation

यह शोध पत्र एक डोमेन-विशिष्ट डिफ्यूजन-आधारित डेटा ऑग्मेंटेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्टिकी ट्रैप्स पर दुर्लभ कीट प्रजातियों के लिए एनोटेशन-संगत सिंथेटिक चित्र उत्पन्न करता है, जो प्रभावी रूप से डेटा की कमी के अंतर को पाटता है और बिना किसी अतिरिक्त मैनुअल लेबलिंग के कई आर्किटेक्चरों में इंस्टेंस सेगमेंटेशन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Jung-sang Yoo, Seung-Hwan Yang2026-06-26
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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
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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