💻 संगणक विज्ञान

A Governed Cognitive Enterprise Architecture Integrating Enterprise Intelligence Knowledge Memory Decision Intelligence Agentic AI and AI Assurance

यह शोध पत्र गवर्नड कॉग्निटिव एंटरप्राइज आर्किटेक्चर (GCEA) का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत संदर्भ मॉडल है जो रणनीतिक बुद्धिमत्ता, ज्ञान स्मृति, निर्णय लेने की प्रक्रिया, एजेंटिक एआई और एआई आश्वासन को एकीकृत करता है ताकि संगठनों को खंडित एआई पहलों से विश्वसनीय, जवाबदेह और निरंतर विकसित होने वाले संज्ञानात्मक उद्यमों में परिवर्तित होने में मदद मिल सके।

Rakesh Kumar Agrawal, Wasim Mohammed Amin Tambe2026-09-23
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Reproducible Hybrid Ensemble Learning for Drought Forecasting

यह अध्ययन एक पुनरुत्पादक हाइब्रिड एनसेम्बल लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो ज़ाम्बिया में सुदृढ़, अनुकूलन योग्य सूखा पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए डोमेन-संचालित फीचर इंजीनियरिंग और सैटेलाइट डेटा के साथ शास्त्रीय मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल्स को एकीकृत करता है, जो ग्रेडिएंट बूस्टिंग जैसे व्यक्तिगत एल्गोरिदम पर मामूली प्रदर्शन लाभों के बजाय पद्धतिगत पारदर्शिता और परिचालन मापनीयता को प्राथमिकता देता है।

Moses Chilanga, Josephat Kalezhi, Nchimunya Chaamwe2026-09-23
💻 संगणक विज्ञान

Arabic Clinical Decision Support under a Limited GPU Budget: LoRA versus Full Fine-Tuning for Medical Question Answering

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ अरबी नैदानिक प्रश्नोत्तर के लिए फुल फाइन-ट्यूनिंग (full fine-tuning) शुरुआत में डिफ़ॉल्ट लो-रैंक एडेप्टेशन (LoRA) से बेहतर प्रदर्शन करती है, वहीं एक सुव्यवस्थित LoRA रणनीति—विशेष रूप से 4-बिट QLoRA—सीमित GPU बजट के तहत फुल फाइन-ट्यूनिंग के प्रदर्शन के साथ प्रभावी रूप से मेल खा सकती है, जो इसे एक पर्याप्त और कुशल अनुकूलन विकल्प बनाती है।

Ibrahim Abaker Hashem, Omar Elgendy, Ali Bou Nassif, Ismail Shahin, Ashraf Elnagar, Ayad Turky, Imad Afyouni2026-09-23
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Mechanism-oriented tendency-integration operator networks for PDE foundation models

यह शोध पत्र तंत्र-उन्मुख ऑपरेटर नेटवर्क (mechanism-oriented operator networks) प्रस्तुत करता है जो सीखे गए प्रवृत्ति पथों (learned tendency pathways) के माध्यम से भौतिक तंत्रों को स्पष्ट रूप से एकीकृत करते हैं, और हस्तक्षेप एवं तुल्यता परीक्षणों (intervention and equivalence tests) के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि इस प्रकार का संगठन विविध भौतिक प्रणालियों और व्यवस्थाओं में PDE फाउंडेशन मॉडल्स की सामान्यीकरण क्षमता, सटीकता और व्याख्यात्मकता को बढ़ाता है।

Jeongsu Lee2026-09-23
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AAMIL-Net: Prototype-Calibrated Activity Guided Attention Fusion for Multi-Instance Learning

यह शोधपत्र AAMIL-Net प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मल्टीपल इंस्टेंस लर्निंग फ्रेमवर्क है जो प्रोटोटाइप-कैलिब्रेटेड एक्टिविटी स्कोरिंग, एडेप्टिव एम्बिग्युटी मार्जिन्स और कॉन्ट्रास्टिव इंस्टेंस रेगुलराइजेशन के माध्यम से अटेंशन-कॉन्फिडेंस मिसअलाइनमेंट को हल करता है, और बाहरी प्रीट्रेनिंग के बिना विविध बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Chen Rui, Jie Li, Fang Fang2026-09-23
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An Optimized Stacking Ensemble Model for Forecasting Student Dropout

यह अध्ययन एक अनुकूलित स्टैकिंग एंसेम्बल मॉडल प्रस्तुत करता है जो के-नियरेस्ट नेबर्स और बायेसियन नेटवर्क क्लासिफायर को एकीकृत करता है, जिसे हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और SMOTE-आधारित संतुलन द्वारा उन्नत किया गया है, जो 85.9% सटीकता प्राप्त करता है और छात्र ड्रॉपआउट के पूर्वानुमान के लिए एक प्रभावी प्रारंभिक चेतावनी उपकरण प्रदान करने हेतु मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jackson Kisuule, Anthony Bua2026-09-23
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Transition-Aware Short-Term Traffic Congestion Prediction: Efficient Gradient Boosting versus Spatio-Temporal Graph Neural Networks

यह शोध पत्र एक ट्रांज़िशन-अवेयर इवैल्यूएशन फ्रेमवर्क (TRSP) पेश करके और यह प्रदर्शित करके कि कुशल, व्याख्या योग्य फीचर-इंजीनियर्ड ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडल स्टेट ट्रांज़िशन का पता लगाने में डीप लर्निंग बेसलाइन्स के बराबर या उनसे बेहतर हो सकते हैं और साथ ही गणनात्मक लागत को काफी कम कर सकते हैं, अल्पकालिक यातायात भीड़ के पूर्वानुमान के लिए मानक डीप स्पैटियो-टेम्पोरल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और एग्रीगेट सटीकता मेट्रिक्स पर निर्भरता को चुनौती देता है।

George S. Theodoropoulos, Yannis Theodoridis2026-09-23
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YOLO-RCD: A Lightweight Pavement Damage Detector Validated by Controlled Multi-Seed Reproduction and Measured Edge Deployment

यह शोध पत्र YOLO-RCD को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का (लाइटवेट) पेवमेंट डैमेज डिटेक्टर है जो एक कठोर मल्टी-सीड नियंत्रित प्रोटोकॉल के माध्यम से प्रमाणित और ज़ीरो-शॉट ट्रांसफर लागत को कम करने के लिए टेस्ट-टाइम ऑग्मेंटेशन द्वारा संवर्धित है, और जो अत्याधुनिक बेसलाइनों की तुलना में एज हार्डवेयर पर बेहतर सटीकता और ऊर्जा दक्षता प्राप्त करता है।

Aihemaitijiang Tuerhong, Shuo Wang, Aximu Yuemaier, Xiaopeng Gu, Jie Liu, Naman Maimaiti2026-09-23
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Do Option-Elimination Logs Improve Student Models? A Preregistered Negative Result on EdNet-KT4

EdNet-KT4 डेटासेट पर यह पूर्व-पंजीकृत अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि छात्र मॉडलों में विकल्प-उन्मूलन (option-elimination) लॉग जोड़ने से शुद्धता की भविष्यवाणी करने या लेक्चर उपभोग को रैंक करने में कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार नहीं होता है, जिससे मूल्यांकित मॉडलों में उनके समावेश के विरुद्ध तर्क दिया जाता है।

Brahim ES-SABERY, Abdelkader Moumane, Mohamed Ouhda, Mohamed Baslam2026-09-23
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An Inter-variable Relationship-Aware Mixture-of-Experts Model for Stock Closing-Price Prediction

यह शोधपत्र IR-MoE का प्रस्ताव करता है, जो एक इंटर-वेरिएबल रिलेशनशिप-अवेयर मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स ट्रांसफार्मर है, जो ट्रेडिंग वेरिएबल्स के बीच गतिशील निर्भरता को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है और विविध वैश्विक शेयर बाजारों में बेहतर पूर्वानुमान सटीकता और ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए स्टॉक-वाइज शफ़ल्ड ट्रेनिंग रणनीति के साथ स्पार्स रूटिंग का उपयोग करता है।

Zhenjiang Chen, Bin Liu, Pei-Gen Ye, Yang Lv, Jun Zheng2026-09-23