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यह शोध पत्र एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित सिंगल-इमेज डिहेज़िंग नेटवर्क प्रस्तावित करता है जो सूक्ष्म संरचनात्मक विवरणों को संरक्षित करते हुए स्थानिक रूप से गैर-समान धुंध (haze) को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए भौतिक पूर्ववर्ती मार्गदर्शन (physical prior guidance) को अनुकूली फीचर मॉड्यूलेशन के साथ एकीकृत करता है, जिससे कई बेंचमार्क डेटासेट्स पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र प्रेडिक्टिव सिंक्रोनाइज़ेशन-एक्सटर्नैलिटी-अवेयर रोलिंग ऑनलाइन शेड्यूलिंग (P-SEAROS) का प्रस्ताव करता है, जो स्वायत्त रोबोवैन-ड्रोन सहयोगात्मक वितरण में वास्तविक समय की कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखते हुए सिस्टम लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए प्रत्यक्ष ऑर्डर लागतों को डाउनस्ट्रीम सिंक्रोनाइज़ेशन बोझ से अलग करता है।
इस शोध पत्र, जिसका शीर्षक "Persistence Landscapes Across Privacy Budgets for Explanation Methods Across Differential Privacy Mechanisms" है, को इसके लेखकों द्वारा 29 सितंबर, 2026 को इसलिए वापस ले लिया गया क्योंकि वे अब इसके निष्कर्षों और परिणामों का समर्थन नहीं करते हैं, और वे अनुरोध करते हैं कि इसे उद्धृत न किया जाए।
RepShard एक प्रतिष्ठा-आधारित ब्लॉकचेन शार्डिंग योजना है जो थ्रूपुट बढ़ाने, पुष्टिकरण विलंब को कम करने और विभिन्न हमलों के विरुद्ध सुरक्षा को मजबूत करने के साथ-साथ शार्ड पुनर्निर्माण जटिलता को O(n²) से घटाकर O(n) करने के लिए एक सिग्मॉइड ग्रोथ मॉडल, एक प्रोत्साहन तंत्र और एक हाइब्रिड PBFT-PoR सर्वसम्मति प्रोटोकॉल का उपयोग करती है।
यह शोध पत्र एक अनुकूलन योग्य बहु-विभेदन (multiresolution) गॉसियन प्रक्रिया ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सीधे नमूनों पर आधारित कॉम्पैक्टली समर्थित आधार कार्यों (compactly supported basis functions) से प्राप्त डेटा-विरल सहप्रसरण मैट्रिसेस (data-sparse covariance matrices) का उपयोग करके समय और मेमोरी लागत के साथ स्केलेबल, सटीक अनुमान प्राप्त करता है, जिससे सहायक बिंदुओं की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, भविष्यवाणियों में विच्छिन्नता (discontinuities) से बचा जा सकता है, और अधिक तर्कसंगत अनिश्चितता अनुमान प्रदान किए जा सकते हैं।
यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन (MLP), निरंतर एकीकरण (continuous integration) परिवेशों के भीतर परीक्षण मामलों को प्राथमिकता देने में पांच शास्त्रीय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जो कई औद्योगिक डेटासेटों में श्रेष्ठ दोष पहचान दक्षता और सांख्यिकीय महत्व प्राप्त करता है।
यह अध्ययन इंडोनेशियाई बाटिक के लिए एक सांस्कृतिक रूप से बाधित (culturally constrained) AI-XR ढांचे का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे जनरेटिव AI को सांस्कृतिक-प्रतीक सत्यापन के साथ एकीकृत करना पारंपरिक या गैर-बाधित डिजिटल अनुभवों की तुलना में कथित सेवा गुणवत्ता, सांस्कृतिक प्रामाणिकता और उपयोगकर्ता जुड़ाव को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोध पत्र ThreatQwen-1.7B-Detect को प्रस्तुत करता है, जो एक स्थानीय रूप से तैनात करने योग्य, ओपन-सोर्स 1.7B भाषा मॉडल है जिसे वास्तविक डिटेक्शन नियमों और सिंथेटिक डेटा के एक क्यूरेटेड कॉर्पस पर फाइन-ट्यून किया गया है, जो सुरक्षा घटनाओं के वर्गीकरण में 95.1% सटीकता प्राप्त करता है और एयर-गैप्ड SOC वातावरण के लिए पूरी तरह से ऑफलाइन संचालित होते हुए GPT-4o जैसे फ्रंटियर मॉडल्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र NC-LoRaSim प्रस्तुत करता है, जो एक नो-कोड, NS-3-आधारित सिमुलेशन प्लेटफॉर्म है जो सहज कॉन्फ़िगरेशन के लिए मल्टी-मोड इंटरफेस और स्वचालित प्रयोगों की पेशकश करते हुए, उच्च-सटीकता वाले मॉडलिंग को बनाए रखते हुए LoRaWAN अनुसंधान में उपयोगिता और सटीकता के बीच के अंतर को पाटता है ताकि सेटअप समय को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके और पुनरुत्पादकता को बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि जबकि लॉगिंग और ऑडिट ट्रेल जैसे पारदर्शिता तंत्र एआई-संचालित मोबिलिटी डेटा स्पेस में जवाबदेही के लिए आवश्यक हैं, वे अनजाने में निगरानी जैसे प्रभाव पैदा कर सकते हैं जो स्वैच्छिक हितधारक भागीदारी को हतोत्साहित करते हैं, जिससे डेटा-साझाकरण के लाभों और विश्वास के बीच संतुलन बनाने के लिए उद्देश्य सीमा, एक्सेस नियंत्रण और उपयोगकर्ता-केंद्रित पारदर्शिता पर आधारित एक पुनर्गठित ढांचे की आवश्यकता होती है।