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यह शोध पत्र T2I-ECG फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो एक दो-चरणीय दृष्टिकोण है जो छवि निर्माण को निर्देशित और परिष्कृत करने के लिए पाठ से भावनात्मक इरादे को निकालता है, जो EmoVisText6-3000 डेटासेट पर क्रॉस-मोडल भावनात्मक संरेखण और सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह अध्ययन वैल्यू-अवेयर हेट्रोजेनियस फाइनेंसिंग नेटवर्क (VHFN) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा AI आर्किटेक्चर है जो वास्तविक लेनदेन डेटा का उपयोग करके पारंपरिक मॉडलों की तुलना में कैलिब्रेशन और आर्थिक निर्णय प्रासंगिकता में बेहतर प्रदर्शन करने के लिए चैनल-विशिष्ट न्यूरल लर्निंग, वैल्यू-सेंसिटिव ऑप्टिमाइज़ेशन और इंटरप्रिटेबल अटेंशन मैकेनिज्म को एकीकृत करके ई-कॉमर्स किस्त वित्तपोषण (इंस्टॉलमेंट फाइनेंसिंग) की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करता है।
यह सर्वेक्षण 1,000 शोध पत्रों का विश्लेषण करके साइबर सुरक्षा और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के महत्वपूर्ण प्रतिच्छेदन को संबोधित करता है ताकि 12 नए एडवर्सरियल हमलों की पहचान की जा सके, रक्षा रणनीतियों का मूल्यांकन किया जा सके, और एआई-संचालित सुरक्षा प्रणालियों के लिए खतरों को कम करने हेतु भविष्य के अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित किया जा सके।
यह शोध पत्र एक CTGAN-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मजबूत विसंगति पहचान प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च-सटीकता वाला सिंथेटिक नेटवर्क ट्रैफ़िक उत्पन्न करता है, जो कृषि 5.0 परिवेशों में वास्तविक समय की साइबर सुरक्षा के लिए बेहतर परिशुद्धता और शोर प्रतिरोध प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र CCKM को प्रस्तुत करता है, जो एक नियत (deterministic) k-मीन्स क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है जो विभिन्न डेटासेट्स और मूल्यांकन मेट्रिक्स पर पारंपरिक k-मीन्स और अपने पूर्ववर्ती ECKM से लगातार बेहतर प्रदर्शन करने के लिए PCA-न्यूनीकरण युक्त स्थान में एक संकेंद्रित वृत्त और चतुर्थांश-आधारित सेंट्रॉइड इनिशियलाइजेशन रणनीति का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक मशीन लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो प्रोफाइल फोटोग्राफ्स पर डीप लर्निंग का उपयोग करके सटीक सेसेलोमेट्रिक (cephalometric) माप उत्पन्न करता है, जो ऑर्थोडोंटिक रोगियों के लिए पारंपरिक रेडियोग्राफिक विश्लेषण के एक सुरक्षित, लागत प्रभावी और विकिरण-मुक्त विकल्प की पेशकश करता है।
यह शोध पत्र निरंतर इमेज-टेक्स्ट रिट्रीवल (Continual Image-Text Retrieval) के लिए बान्ज़ाफ डिस्टिलेशन नेटवर्क (Banzhaf Distillation Network - BDNet) का प्रस्ताव करता है, जो कोलिशनल गेम (coalitional game) परिप्रेक्ष्य से बान्ज़ाफ वैल्यूएशन (Banzhaf valuation) के माध्यम से उच्च-क्रम टोकन इंटरैक्शन को मॉडल करके सिमेंटिक मिसअलाइनमेंट (semantic misalignment) और नॉलेज एलियासिंग (knowledge aliasing) जैसी चुनौतियों का समाधान करता है ताकि क्रमिक सत्रों (incremental sessions) में स्ट्रक्चरल क्रॉस-मोडल नॉलेज को संरक्षित किया जा सके।
यह अध्ययन एक मल्टीमॉडल फ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो छात्र सहभागिता का पता लगाने के लिए चेहरे, व्यवहार और पाठ्य विशेषताओं को एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एक लेट फ्यूजन रणनीति उच्च सटीकता (0.864) प्राप्त करती है और सहभागिता स्तरों को वर्गीकृत करने में एकल-मोडैलिटी मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह शोध पत्र लेबल एडेप्टिव गेटिंग (LAG) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन फ्यूजन तंत्र है जो क्रॉस-अटेंशन के माध्यम से प्रत्येक नैदानिक लेबल के लिए विशिष्ट मोडैलिटी महत्व को सीखता है, जो कई मल्टी-लेबल नैदानिक डेटासेट्स पर मौजूदा सिंगल-आउटपुट फ्यूजन बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है और नैदानिक रूप से तर्कसंगत मोडैलिटी एट्रिब्यूशन्स प्रदान करता है।
यह शोध पत्र चिकित्सा अनुप्रयोगों के लिए एक सुरक्षित रंगीन छवि एन्क्रिप्शन योजना प्रस्तावित करता है जो अनुकूलन क्षमता, सांख्यिकीय सुदृढ़ता और प्लेनटेक्स्ट विविधताओं के प्रति संवेदनशीलता को बढ़ाने के लिए एक उन्नत प्लांट राइजोम ग्रोथ ऑप्टिमाइज़ेशन ढांचे के भीतर अराजक अनुक्रम पीढ़ी (chaotic sequence generation) और की-स्ट्रीम पुनर्निर्माण मापदंडों को एकीकृत करता है।