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💻 संगणक विज्ञान

Machine Learning-Based Classification of Epileptic Seizure Activity from EEG Signals: A Comparative Study of Ensemble Methods and Class-Imbalance Mitigation Strategies

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एन्सेम्बल मशीन लर्निंग विधियाँ, विशेष रूप से XGBoost और SMOTE-संवर्धित वोटिंग क्लासिफायर, EEG संकेतों को वर्गीकृत करने में उच्च सटीकता (98.19% तक) और बेहतर सीज़र रिकॉल प्राप्त करते हैं, जबकि साथ ही एक डेटासेट प्रोवेनेंस त्रुटि के सुधार के माध्यम से डेटा अखंडता के महत्वपूर्ण महत्व को भी उजागर करते हैं।

Vinayak Pandya, Harshwardhansinh Chauhan, Krushal Gohil, Dharmendra Chavda, Rocky Upadhyay2026-09-26
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MedConclusion: A Benchmark for Biomedical Conclusion Generation from Structured Abstracts

यह शोध पत्र MedConclusion को प्रस्तुत करता है, जो 5.7 मिलियन संरचित बायोमेडिकल एब्स्ट्रैक्ट्स (abstracts) का एक बड़े पैमाने का डेटासेट है, जिसे संरचित साक्ष्यों से वैज्ञानिक निष्कर्ष उत्पन्न करने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता के मूल्यांकन को बेंचमार्क करने और उन्नत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Mengyu Wang, Weiyue Li, Ruizhi Qian, Yi Li, Yongce Li, Yunfan Long, Jiahui Cai, Yan Luo2026-09-25
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Quantifying Data Leakage in Multimodal Clinical Augmentation: A Decomposition Framework and a Leakage-Free Evaluation Protocol for Parkinson's Disease Classification

यह शोध पत्र एक अपघटन ढांचे (decomposition framework) और रिसाव-मुक्त मूल्यांकन प्रोटोकॉल (leakage-free evaluation protocol) को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि पार्किंसंस रोग के निदान में जनरेटिव ऑग्मेंटेशन से प्राप्त होने वाले स्पष्ट वर्गीकरण लाभ अक्सर मूल्यांकन रिसाव (evaluation leakage) के कृत्रिम परिणाम होते हैं, जो यह प्रकट करता है कि जबकि लेटेंट-स्पेस बैलेंसिंग उच्च-निष्ठा वाला सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करती है, यह अनऑग्मेंटेड बेसलाइन की तुलना में मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने में विफल रहती है।

Mohamed Hedi Djemaa, Yohann Chasseray, Rafika Thabet, Farah Jemili, Elyes Lamine2026-09-25
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Multimodal Driver Visual Load Assessment and Prediction under Dynamic Lighting Environments Using RaceGrid-OPTICS and WA-PSRSMformer

यह अध्ययन एक मल्टीमॉडल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो गतिशील प्रकाश व्यवस्था की स्थितियों में ड्राइवर के विजुअल लोड का सटीक आकलन और पूर्वानुमान लगाने के लिए एक नवीन RaceGrid-OPTICS क्लस्टरिंग एल्गोरिदम और WA-PSRSMformer डीप लर्निंग मॉडल के साथ आई-मूवमेंट, इल्यूमिनेशन और वाहन-गति डेटा को एकीकृत करता है, जिससे टनल वातावरण में 90.13% सटीकता प्राप्त होती है।

Noman Iqbal, Yishui Zhu, Fenjiao Wang, Luyang Wang2026-09-25
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Occam’s Razor in AI-assisted complex diagnosis: a comparative effectiveness study of single large language models versus multi-agent systems in resource-constrained primary care settings

इस प्रचलित धारणा के विपरीत कि मल्टी-एजेंट सिस्टम एकल मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि संसाधन-सीमित प्राथमिक चिकित्सा परिवेशों में, एक एकल उच्च-प्रदर्शन स्थानीय LLM (GPT-oss-20b), जटिल मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर की तुलना में बेहतर नैदानिक सटीकता, सुरक्षा और विलंबता (latency) प्राप्त करता है, जिससे कम्प्यूटेशनल रूप से महंगे एन्सेम्बल वर्कफ़्लो के बजाय "लीन एआई" (Lean AI) रणनीतियों का समर्थन मिलता है।

Tengfei Cai, Naiguang Zhang, Yansheng Li, Yanmin Li, Xiaoyan Li, Bo Liu2026-09-25
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A simulation-based framework for sizing paired benchmarks in the evaluation of clinical artificial intelligence, applied to 168 expert-level dyslipidaemia items

यह शोध पत्र पारंपरिक विधियों की सीमाओं को संबोधित करने के लिए युग्मित (paired) नैदानिक एआई बेंचमार्क मूल्यांकनों में आवश्यक नमूना आकार निर्धारित करने हेतु एक सिमुलेशन-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो एक डिस्लिपिडेमिया अध्ययन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि केवल सिस्टम प्रदर्शन ही नहीं, बल्कि पूर्व-निर्धारित बैंक आकार यह निर्धारित करता है कि तुलनात्मक निष्कर्ष सांख्यिकीय रूप से प्राप्त करने योग्य हैं या नहीं।

Mete Ucdal, Karya Yurtsever, Pınar Yıldız, Ayşen Akalın, Kadir Uğur Mert, Gülay Sain Güven2026-09-25
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MineralBench: an evaluation benchmark of large language models for mineral resources

यह शोध पत्र MineralBench प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक मूल्यांकन बेंचमार्क है जिसमें तीन विशिष्ट कार्य और चार मेट्रिक्स शामिल हैं ताकि खनिज संसाधनों के क्षेत्र में 13 लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के प्रदर्शन का व्यवस्थित रूप से आकलन और तुलना की जा सके, जो सामान्य और डोमेन-विशिष्ट क्षमताओं के बीच महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल और फाइन-ट्यूनिंग की कार्य-निर्भर प्रकृति को प्रकट करता है।

Jiahao Dan, Shengwen Li, Hong Yao, Yuan Cong, Bingyi Li, Hang Zhou2026-09-25
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Design of YOLOv8-SLAM Robot Path Planning Method for Outdoor Complex Environments

यह शोध पत्र आउटडोर मोबाइल रोबोटों के लिए एक एकीकृत YOLOv8-SLAM फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो छोटे लक्ष्यों का पता लगाने की क्षमता को बढ़ाता है, विजुअल SLAM में गतिशील हस्तक्षेप को समाप्त करता है, और हाइब्रिड एंट कॉलोनी एवं डायनेमिक विंडो दृष्टिकोण के माध्यम से ग्लोबल-टू-लोकल पाथ प्लानिंग को अनुकूलित करता है, जिसके परिणामस्वरूप जटिल वातावरण में धारणा सटीकता, प्रक्षेपवक्र अनुमान और नेविगेशन सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Zhang Tingting, Xie Qiang2026-09-25
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Knowledge Mapping and Frontier Analysis of Artificial Intelligence Applications in Mental Health Interventions: A CiteSpace‑Based Bibliometric Analysis

CiteSpace-आधारित यह बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषण 1,685 वेब ऑफ साइंस लेखों में एआई-संचालित मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों पर शोध में 2023 से हुई एक तीव्र वृद्धि को प्रकट करता है, जो चीन और अमेरिका के प्रमुख योगदानों को उजागर करते हुए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और नैतिक चुनौतियों के वर्तमान हॉटस्पॉट्स के साथ-साथ मानकीकृत नैदानिक अनुवाद और बहुराष्ट्रीय सहयोग की महत्वपूर्ण आवश्यकता की पहचान करता है।

Yaxin Xiao, Pan Su, Yujun Lian, Pei Zhou, Lihua Jin2026-09-25
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Object-Centric Low-Data Datasets for Artificial Intelligence Research: A Multi-Domain Data Resource

यह शोध पत्र बहु-डोमेन मानकीकृत, वस्तु-केंद्रित डेटासेट्स के एक संग्रह को प्रस्तुत करता है जिसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान में नियंत्रित लो-डेटा प्रयोगों और पुनरुत्पादक संवर्धन वर्कफ़्लो को सुगम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Vasile Marian, Yong-Bin Kang, Alexander Buddery2026-09-25