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💻 संगणक विज्ञान

ECFNet: Enhanced Cross-modal Fusion Network for RGB-D Salient Object Detection

यह शोध पत्र ECFNet का प्रस्ताव करता है, जो एक Swin Transformer-आधारित फ्रेमवर्क है जो RGB-D सैलिएंट ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए, क्रॉस-गेटेड रेसिडुअल फ्यूजन, प्रेडिक्शन-गाइडेड प्रोग्रेसिव एग्रीगेशन, गेटेड स्किप कनेक्शंस और एज रिफाइनमेंट मॉड्यूल सहित सहयोगी इंटरेक्शन मैकेनिज्म के माध्यम से मोडैलिटी-विशिष्ट फीचर्स को संरक्षित करके प्रदर्शन को बढ़ाता है, और आठ बेंचमार्क डेटासेट्स पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है।

Mengjun Song, Jinggong Wei2026-09-23
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TetraFence: Re-Auditable Mobile Field Evidence with Immutable Location Anchoring

TetraFence कमोडिटी स्मार्टफोन के लिए एक उत्पादन पाइपलाइन है जो इमेज अधिग्रहण को डिवाइस संदर्भ से बांधकर और कच्चे डेटा को एक परमिशन वाले एथेरियम लेजर पर एंकर करके पुन: ऑडिट करने योग्य मोबाइल फील्ड साक्ष्य सुनिश्चित करता है, जो ऑफ-चेन और ऑन-चेन कार्यान्वयनों के बीच उच्च वर्गीकरण सहमति को प्राप्त करता है और रेट्रोएक्टिव गलत वर्गीकरणों को रोकने के लिए वर्जन-बाइंडिंग की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Duy-Quan Nguyen2026-09-23
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Reactive Replanning Using a Target-State-Driven Strategy for Heterogeneous Multi-Robot Systems under Counting LTL Constraints

यह शोध पत्र TRRS का प्रस्ताव करता है, जो एक टार्गेट-स्टेट-ड्रिवन रिएक्टिव रिप्लानिंग रणनीति है जो काउंटिंग LTL बाधाओं के तहत विषम मल्टी-रोबोट प्रणालियों में स्थिति परिवर्तन और प्राथमिकता अपडेट को गतिशील रूप से संभालने के लिए एक रिसीडिंग-होराइजन मिक्स्ड-इंटीजर लीनियर प्रोग्रामिंग फॉर्मूलेशन का उपयोग करता है, जो सिमुलेशन और भौतिक प्रयोगों के माध्यम से स्टेटिक और ग्रीडी बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Ting Jiao, Mengge Wang, Yuwei Wang, Rong Zhang, Huanrong Ren2026-09-23
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When Synthetic Diffusion-Control Gains Fail to Transfer: Controlled and Observed-Cascade Evaluation of a Risk-Gated Graph-Attention Policy

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि SCFCE-R रिस्क-गेटेड पॉलिसी, हानिकारक सूचनाओं को नियंत्रित करने के लिए सिंथेटिक नेटवर्क सिमुलेशन में प्रभावी होने के बावजूद, बिना पुन: प्रशिक्षण के वास्तविक दुनिया के ट्विटर अफवाह प्रसार (rumor cascades) में विफल हो जाती है, जो यह सिद्ध करता है कि मजबूत नियंत्रित-नेटवर्क प्रदर्शन तैनाती की तत्परता की गारंटी नहीं देता है।

Agasthya Anirudh Badampudi2026-09-23
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TOMAgent: Budget-Aware Test Opportunity Modeling for Reliability-Oriented Multi-Agent Unit Test Generation

यह शोध पत्र TOMAgent को प्रस्तुत करता है, जो एक बजट-सचेत मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो लक्ष्य चयन को एक सीमांत-उपयोगिता (marginal-utility) समस्या के रूप में मॉडल करके यूनिट टेस्ट जनरेशन को अनुकूलित करता है, और Defects4J बेंचमार्क पर 40% दोष-पता लगाने की सफलता दर प्राप्त करता है—जो समान (uniform) और कवरेज-गाइडेड बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है—जबकि प्रतिस्पर्धी म्यूटेशन स्कोर और टोकन दक्षता बनाए रखता है।

Yunyu Fang2026-09-23
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Insulator Defect Detection Based on Multi-Scale Perception and Context-Guided Feature Aggregation

UAV-आधारित इंसुलेटर दोषों का पता लगाने में स्केल वेरिएशन (scale variation), कमजोर बनावट (weak textures) और बैकग्राउंड समानता (background similarity) की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए, यह शोध पत्र स्केल-अवेयर कॉन्टेक्स्ट एग्रीगेशन नेटवर्क (SACANet) का प्रस्ताव करता है, जो FLOWID डेटासेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए स्केल-अवेयर रिसेप्टिव-फील्ड एग्रीगेशन, फोर-स्केल बायडायरेक्शनल फीचर रिफाइनमेंट और स्पैटियली अलाइन्ड मल्टी-स्केल प्रेडिक्शन को एकीकृत करता है।

Dongqi Zhang, Xiaoxia Liu, Zainura Idrus, Shuai Liu2026-09-23
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Evidence aware multimodal auditing of museum image metadata consistency

यह शोध पत्र नेशनल पैलेस म्यूजियम ताइपे के 295 लाख के पात्रों (लैकवेर) का उपयोग करते हुए एक साक्ष्य-जागरूक, उत्पत्ति-नियंत्रित बेंचमार्क प्रस्तुत करता है ताकि दृश्य साक्ष्य के विरुद्ध संग्रहालय इमेज मेटाडेटा की निरंतरता का ऑडिट किया जा सके, जो वर्तमान स्वचालित और मानवीय मूल्यांकन क्षमताओं में महत्वपूर्ण अंतराल को प्रकट करता है और भविष्य के मेटाडेटा-ऑडिटिंग सिस्टम में स्पष्ट रूप से साक्ष्य पर्याप्तता और क्षेत्र-विशिष्ट अनिश्चितता को मॉडल करने की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Peng Yue, Jia Hou, Xiao Zhang2026-09-23
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MDKT: Robust Multi-Dimensional Knowledge Tracing with Adaptive Dual-Phase State Evolution

यह शोध पत्र MDKT का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ नॉलेज ट्रेसिंग मॉडल है जो एक एडेप्टिव डुअल-फ़ेज़ एनकोडर और एडवरसेरियल स्मूथिंग के माध्यम से प्रश्न, अवधारणा और समग्र स्तरों पर ज्ञान को संयुक्त रूप से मॉडल करके शोर वाले और विरल डेटा परिदृश्यों में भविष्यवाणी सटीकता और लचीलेपन को बढ़ाता है।

Muhui Lin, Jiangsong Xu, Ziqi Wang, Mingwei Lin, Shenbao Yu, Jun Shen2026-09-23
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Probabilistic Multi-dimensional Classification with Incomplete Data

यह शोधपत्र मिश्रित और अपूर्ण डेटा वाले बहु-आयामी वर्गीकरण के लिए एक नवीन, स्केलेबल और सुदृढ़ संभाव्य दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो इसके एल्गोरिदम के लिए सैद्धांतिक आधार और विभिन्न लुप्तता परिदृश्यों में इसकी प्रभावशीलता के अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान करता है।

Thu Ha Do, Kim-Dung Tran, Vu-Linh Nguyen, Yves Grandvalet, Sébastien Destercke2026-09-23
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AI for Sustainability: A Smart Data Model to Guide Governmental Decisions

यह शोध पत्र संयुक्त राष्ट्र के सतत विकास लक्ष्यों (SDGs) के अनुरूप स्थिरता संकेतकों का मूल्यांकन और पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल (लीनियर रिग्रेशन, रैंडम फॉरेस्ट और एक्सजीबूस्ट) का उपयोग करने वाले एक स्मार्ट डेटा एनालिटिक्स फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक्सजीबूस्ट सबसे स्थिर प्रदर्शन प्रदान करता है और सरकारों को संसाधन आवंटन तथा दीर्घकालिक रणनीतिक योजना को अनुकूलित करने के लिए एक व्याख्या योग्य, साक्ष्य-आधारित उपकरण प्रदान करता है।

Mira Tamer Shaker, Hadeer El-Batanouny, Yehia Helmy, Mohamed Abdelsalam2026-09-23