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💻 संगणक विज्ञान

CAVEAT: Reliability-aware active verification under correlated errors for multi-agent LLM reasoning

यह शोध पत्र CAVEAT को पेश करता है, जो मल्टी-एजेंट LLM रीजनिंग के लिए एक संसाधन-आवंटन ढांचा है जो एजेंटों और सत्यापनकर्ताओं के बीच सह-संबंधित त्रुटियों को मॉडल करने के लिए एक क्लेम डिपेंडेंसी ग्राफ का निर्माण करता है और लालची (greedy) रूप से सत्यापन चरणों का चयन करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में सटीकता और अंशांकन (calibration) में उल्लेखनीय सुधार होता है और साथ ही कम्प्यूटेशनल लागत भी कम होती है।

Dekang Guo, Guangyin Jin, Yahui Shan, Qian Han2026-09-30
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HGIRank: Multi-View Hypergraph Reasoning for Influential Node Identification in Complex Networks

HGIRank एक मल्टी-व्यू हाइपरग्राफ रीजनिंग फ्रेमवर्क है जो पूरक ईगो, डिफ्यूजन और कोर हाइपरग्राफ व्यूज़ का निर्माण करके और उच्च-क्रम संरचनात्मक संदर्भों को कैप्चर करने के लिए एक एडेप्टिव रीजनिंग मैकेनिज्म का उपयोग करके प्रभावशाली नोड्स की पहचान करता है, जिससे बिना फाइन-ट्यूनिंग के विषम नेटवर्क (हेट्रोजेनियस नेटवर्क्स) में उत्कृष्ट सामान्यीकरण प्राप्त होता है।

Lu Xia, Yongtao Chen, Yunfei Zi, Lin Liu, Long Wang, Mingjing Tang2026-09-30
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Coal-Gangue Detection and Pose Estimation Method Based on DRD- YOLOv11n

यह शोध पत्र DRD-YOLOv11n का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का और उच्च-गति वाला कोयला-गैंग (coal-gangue) डिटेक्शन और पोज़ एस्टिमेशन मेथड है, जो चुनौतीपूर्ण औद्योगिक वातावरणों में रोबोटिक छंटाई के लिए 85.6% mAP और 90% ग्रैस्पिंग सफलता दर प्राप्त करने के लिए DySample, एक रेसिडुअल एनहांसमेंट मॉड्यूल, और एक DCNv3-आधारित डायनेमिक डिटेक्शन हेड को एकीकृत करता है।

Kaiyun Chen, Boyang Yin, Yilin Ge, Minhang Zhu, Yanwei Wang2026-09-30
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An Adaptive Grey Wolf Optimizer for Energy-Aware Virtual Machine Consolidation in Sustainable Green Data Centers

यह शोध पत्र AGWO-VMC को प्रस्तुत करता है, जो एक अनुकूलित ग्रे वुल्फ ऑप्टिमाइज़र है जो मौजूदा मेटाहेयुरिस्टिक दृष्टिकोणों की तुलना में ग्रीन डेटा केंद्रों में ऊर्जा खपत और SLA उल्लंघनों को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए ग्रेडिएंट-फीडबैक क्षय तंत्र, संभाव्यता एन्कोडिंग और स्थानीय खोज का उपयोग करता है।

Maad khalil, Odiljan Turdiyev, Ibtesam Hawi, Tolaniddin Nurmukhamedov2026-09-30
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Building a cross-platform WebXR heritage application from a drone survey using a language model

यह पूर्वव्यापी केस स्टडी यह प्रदर्शित करती है कि गेम-प्रोग्रामिंग अनुभव के बिना एक हेरिटेज विशेषज्ञ ने प्राकृतिक भाषा विनिर्देशों को कोड में अनुवादित करने के लिए एक लैंग्वेज मॉडल एजेंट का उपयोग करके, सादुस हेरिटेज विलेज के लिए एक द्विभाषी, क्रॉस-प्लेटफॉर्म WebXR एप्लिकेशन सफलतापूर्वक विकसित किया, जिससे वास्तविकता कैप्चर और तैनात करने योग्य इंटरैक्टिव हेरिटेज अनुभवों के बीच के अंतर को पाटने में सफलता मिली।

Riazul Islam, Sultan Almutery2026-09-30
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Cosmetic Defect Detection in Semiconductors Using Deep Learning

यह शोध पत्र सेमीकंडक्टर पैकेजिंग के लिए एक डीप लर्निंग-आधारित कॉस्मेटिक दोष पहचान ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक वितरित IIoT इंफ्रास्ट्रक्चर और सिंथेटिक डेटा ऑग्मेंटेशन को एकीकृत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि YOLO11 आर्किटेक्चर एक मिश्रित वास्तविक-सिंथेटिक डेटासेट पर 93.5% mAP@0.5 के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Armando Montenegro Sanchez, Jesus Caro-Gutierrez, Felix Gonzalez-Navarro, Oscar Perez-Landeros, Jesus Armenta-Garcia, Ma (…)2026-09-30
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Spot and Explain Public Trust: Large Multimodal Model-Based Forensic Reasoning for Synthetic Image Detection

यह शोध पत्र LMFR-SID को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का और व्याख्या योग्य सिंथेटिक इमेज डिटेक्टर है जो दृश्य, स्पेक्ट्रल और सेंसर-नॉइज़ साक्ष्यों को संलयित करके उच्च सटीकता के साथ ऑडिट योग्य, प्राकृतिक-भाषा स्पष्टीकरण उत्पन्न करता है, जिसका लक्ष्य मौजूदा ब्लैक-बॉक्स क्लासिफायर की अपारदर्शिता को दूर करके डिजिटल मीडिया में सार्वजनिक विश्वास को बहाल करना है।

Afraz Ul Haque, Md. Reduone Ahammed, Sraya Pramanik, Sharun Akter Khushbu, Fariha Jaigirdar2026-09-30
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Evidence-Aware Abstention in Low-Resource Scientific RAG: A Persian Retrieval-Stage Study

यह अध्ययन एक पुनरुत्पादनीय (reproducible) BM25 रिट्रीवल बेसलाइन स्थापित करता है और प्रदर्शित करता है कि एक हल्का, साक्ष्य-जागरूक (evidence-aware) लॉजिस्टिक सेलेक्टर, लेक्सिकल और भाषा-संरचनात्मक विशेषताओं का लाभ उठाकर चयनात्मक परहेज (selective abstention) को सक्षम बनाता है, जिससे कम-संसाधन वाले फारसी वैज्ञानिक प्रश्न उत्तर में असमर्थ उत्तर दरों को काफी कम किया जा सकता है।

Asghar Hussain2026-09-30
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Knowing the Scale, Missing the Negation: Language Models and Corrective Negation by Excess in English, Spanish, and French

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जबकि अंग्रेजी, स्पेनिश और फ्रेंच में बड़े भाषा मॉडल आम तौर पर स्केलर एंटेलमेंट (scalar entailments) को समझते हैं, वे अक्सर "कौरेक्टिव नेगेशन बाय एक्सीस" (corrective negation by excess) (जैसे, "गर्म नहीं बल्कि उबलता हुआ") की व्याख्या एक तथ्य को नकारने के बजाय एक कमजोर शब्द को अस्वीकार करने के रूप में करने में विफल रहते हैं, हालांकि उनकी सटीकता तब सुधर जाती है जब सुधार को "बट रादर" (but rather) जैसे वाक्यांशों के साथ स्पष्ट रूप से चिह्नित किया जाता है।

Maikel Leyva, Alexis Matheu Pérez, Bastián Gutiérrez Vargas2026-09-30
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A Comparative Analysis of Efficient Similarity Search in Qdrant as a Vector Database and FAISS as a Vector Search Library

यह अध्ययन प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करता है कि 20,000-वेक्टर डेटासेट के साथ विशिष्ट सिंगल-कोर स्थितियों के तहत, IndexFlatL2 के साथ कॉन्फ़िगर किया गया FAISS, लगभग 24.9 गुना कम विलंबता (latency) और उच्च थ्रूपुट प्राप्त करके Qdrant के HNSW-आधारित लोकल मोड की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जो विशेष वेक्टर-सर्च लाइब्रेरी और डेटाबेस-उन्मुख प्रणालियों के बीच प्रदर्शन संबंधी ट्रेड-ऑफ को उजागर करता है।

Dukhik Hovsepyan2026-09-30