💻 संगणक विज्ञान

Museum-grounded auditing reveals systematic form failures in AI-generated Chinese lacquerware

यह शोधपत्र 'कल्चरल हैलुसिनेशन' (सांस्कृतिक मतिभ्रम) नामक एक संग्रहालय-आधारित ऑडिटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एआई-जनरेटेड चीनी लाख के बर्तनों (चाइनीज़ लैकरवेयर) का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि जहाँ स्वचालित मेट्रिक्स व्यवस्थित रूप संबंधी त्रुटियों का पता लगाने में विफल रहते हैं, वहीं मानवीय निर्णय ऐतिहासिक साक्ष्यों के साथ महत्वपूर्ण विरोधाभासों की पुष्टि करते हैं, विशेष रूप से किन-हान ईयर-कप्स जैसे विशिष्ट वस्तु परिवारों के भीतर।

Peng Yue, Jia Hou, Xiao Zhang, Qingfeng Zhang2026-10-04
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Which papyrus HTR is good enough? Character-error-rate tolerance of four papyrological tasks on Greek texts

यह अध्ययन ग्रीक ग्रंथों पर चार पप्पिरोलॉजिकल (papyrological) कार्यों के लिए विशिष्ट कैरेक्टर एरर रेट थ्रेशोल्ड स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि सटीकता की आवश्यकताएं कार्य के अनुसार भिन्न होती हैं (3% से 20% तक), शोर वाले डेटा (noisy data) पर मॉडलों को पुन: प्रशिक्षित करना प्रदर्शन में गिरावट को काफी हद तक कम करता है और अपूर्ण HTR प्रणालियों को व्यावहारिक रूप से उपयोगी बनाता है।

Anton Repushko, Elena Chepel2026-10-04
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No Humans! Autonomous Development and Execution of a Forensic 3D Workflow by a General-Purpose AI Agent

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक सामान्य-उद्देश्यीय एआई एजेंट कच्चे डेटा से लेकर अंतिम रिपोर्ट तक एक जटिल फोरेंसिक 3D कद-पुनर्निर्माण कार्यप्रवाह को स्वायत्त रूप से विकसित और निष्पादित कर सकता है, जो आंशिक सटीकता प्राप्त करता है लेकिन यह रेखांकित करता है कि कठोर मानवीय सत्यापन के बिना तकनीकी पूर्णता वैज्ञानिक रूप से सही परिणामों की गारंटी नहीं देती है।

Dominik Haenni, Lars Christian Ebert, Constantin Lux, Erika Dobler2026-10-04
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The Deferral Frontier: Deferral-Rule Geometry, Not Multidimensional Reliability, Explains Selective-Prediction Gains in Clinical AI

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एक बहुआयामी विश्वसनीयता-गेटेड चयनात्मक भविष्यवाणी ढांचा, जो केवल मॉडल आत्मविश्वास से परे डेटा पर्याप्तता और वितरण संबंधी परिचितता जैसे कारकों को समाहित करता है, नैदानिक एआई में विशिष्ट, उच्च-जोखिम वाले रोगी उपसमूहों की पहचान करके और मानव समीक्षा की आवश्यकता वाले मामलों की संख्या को काफी कम करके पारंपरिक आत्मविश्वास-आधारित विलंब (deferral) से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yunguo Yu2026-10-02
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A Relative Probabilistic Density Weighted Granular-Ball Twin Support Vector Machine for Robust Classification

यह शोध पत्र RPDLDGBTWSVM का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ वर्गीकरण विधि है जो उच्च-घनत्व वाले वास्तविक नमूनों से ग्रैनुलर बॉल्स (granular balls) उत्पन्न करके और जटिल डेटासेट पर सटीकता एवं दक्षता में सुधार करने के लिए ग्रैनुलर-बॉल-सेंटर स्तर पर KLIEP-आधारित सापेक्ष संभाव्यता घनत्व भारण (relative probabilistic density weighting) लागू करके ट्विन सपोर्ट वेक्टर मशीनों को उन्नत करता है।

Yuxin Qiu, Peiai Zhang, Duxin Deng, Xiaowei Cheng, Zhisheng Li2026-10-01
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Leakage-Resistant and Uncertainty-Aware Machine Learning for Carrier-Grade Router Power Prediction Using Real Traffic Telemetry

यह अध्ययन नेटवर्क डिजिटल ट्विन और ज़ीरो-टच ग्रीन नेटवर्किंग अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त, हल्के और राउटर-विशिष्ट दृष्टिकोणों का उपयोग करते हुए, कैरियर-ग्रेड राउटर बिजली खपत की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए वास्तविक ट्रैफ़िक टेलीमेट्री का उपयोग करके लीकेज-प्रतिरोधी, अनिश्चितता-जागरूक मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करता है।

Clinton Amponsah, Kyiewu Bernard, Linda Bessa-Simmons2026-10-01
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Predictive Artificial Intelligence and Legislative Gaps in Arabic Legal Texts

यह अध्ययन अरबी कानूनी ग्रंथों में विधायी अंतरालों की पहचान करने और उनका मूल्यांकन करने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि वे कमियों का पता लगाने और तर्क उत्पन्न करने में प्रभावी हैं, लेकिन ऐसे अंतरालों के संवैधानिक महत्व को निर्धारित करने के लिए वास्तविक दोषों और जानबूझकर किए गए विधायी विकल्पों के बीच अंतर करने हेतु मानवीय कानूनी निर्णय की आवश्यकता होती है।

Sahar Al-Atawi2026-10-01
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Bibliographic Exploration Methodologies to Support Systematic and Scoping Reviews

यह शोधपत्र एक प्रतिलिपि योग्य ढांचे (replicable framework) का प्रस्ताव और प्रदर्शन करता है जो बिब्लियोग्राफिक कॉर्पोरा (bibliographic corpora) का विश्लेषण करने के लिए नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाता है, जिससे शोधकर्ताओं को औपचारिक व्यवस्थित या स्कोपिंग समीक्षा (systematic or scoping reviews) आयोजित करने से पूर्व अनुसंधान प्रश्न तैयार करने, विषयगत अंतराल (thematic gaps) की पहचान करने और खोज रणनीतियों को परिष्कृत करने में सहायता मिलती है।

Joyce Maia, Yan Nonato Cattani, João Gabriel Santos de Paula Silva, Dayana Lilibeth Veliz Sánchez, Monica Yukie Kuwahara2026-10-01
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Dissecting Detection: Feature-Class Ablation and a Deployment-Aware Evaluation Metric for Static PE Malware Classifiers

यह शोध पत्र Kaggle विंडोज-मालवेयर डेटासेट का उपयोग करके सेक्शन/स्ट्रक्चरल और इम्पोर्ट/API फीचर्स के नियंत्रित एब्लेशन (ablation) के माध्यम से स्टैटिक PE मालवेयर क्लासिफायर का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ग्रेडिएंट बूस्टिंग (Gradient Boosting) बेहतर प्रदर्शन और परिनियोजन दक्षता (deployment efficiency) प्राप्त करता है और एक नवीन लेटेंसी-अवेयर (latency-aware) मीट्रिक के माध्यम से फीचर समूहों के पूरक मूल्य को उजागर करता है।

Fahad Hafeez2026-10-01
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Causal Local States: Scalable Simultaneous Causal Network Inference and Forecasting for Dynamical Systems

यह शोध पत्र कॉज़ल लोकल स्टेट्स (CLS) प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल ढांचा है जो प्रत्येक नोड के लिए इष्टतम भविष्य कहने वाले पड़ोस को स्वतंत्र रूप से चुनकर विषम कॉज़ल इंटरेक्शन नेटवर्क का अनुमान लगाता है और गतिशील प्रणालियों का पूर्वानुमान लगाता है, जिससे उच्च-सटीकता वाला नेटवर्क पुनर्निर्माण और ज्ञात ग्राउंड-ट्रुथ संरचनाओं वाले मॉडलों के तुलनीय भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त होती है।

Jonas Braun, Fabian Fischbach, Daniel Köglmayr, Sebastian Baur, Christoph Räth2026-10-01