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83 पेपर

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Machine Learning Analysis of Socioeconomic Stratification and Health Vulnerability in the United States

अमेरिकी राष्ट्रीय सर्वेक्षणों के अनुरूप कैलिब्रेट किए गए एक कृत्रिम डेटासेट पर एक सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग पाइपलाइन का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि संरचनात्मक सामाजिक-आर्थिक कारक, विशेष रूप से शिक्षा और व्यावसायिक वर्ग, स्वास्थ्य भेद्यता के प्रमुख भविष्यवक्ता हैं—जो 82% फीचर महत्व की व्याख्या करते हैं और व्यवहार संबंधी स्पष्टीकरणों के बजाय मौलिक कारण सिद्धांत का समर्थन करते हैं।

Tamim Anowar2026-07-10
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HS3: A Descriptive, Interoperable Serialization Standardfor Statistical Models in High-Energy Physics

यह शोध पत्र HS3 को प्रस्तुत करता है, जो उच्च-ऊर्जा भौतिकी में सांख्यिकीय मॉडलों के लिए एक नया कार्यान्वयन-अज्ञेय (implementation-agnostic), मानव-पठनीय और विस्तार योग्य सीरियलाइजेशन मानक है, जिसे विविध सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्कों के बीच मशीन-पठनीय अंतर-संचालनीयता, दीर्घकालिक संरक्षण और FAIR डेटा सिद्धांतों को सक्षम करने के लिए मौजूदा प्रारूपों की सीमाओं को दूर करने हेतु डिज़ाइन किया गया है।

Carsten Burgard, Oliver Schulz, Giordon Stark, Jonas Rembser, Simon Cello, Cornelius Grunwald2026-07-10
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Inferring Optimised Pregnancy Conception Dates from Multiple Gestational Age Estimates: A Hybrid Anomaly Detection and Linear Mixed Model Approach

यह अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि आइसोलेशन फॉरेस्ट विसंगति पहचान (Isolation Forest anomaly detection) के साथ लीनियर मिक्स्ड-इफेक्ट्स मॉडलिंग को संयोजित करने वाला एक हाइब्रिड दृष्टिकोण, कम संसाधनों वाले परिवेश में प्रारंभिक अल्ट्रासाउंड की कमी और असंगत रिकॉर्ड-कीपिंग की समस्या को प्रभावी ढंग से दूर करते हुए, विरोधाभासी नियमित नैदानिक डेटा से विश्वसनीय, अनुकूलित गर्भधारण की तिथियां संश्लेषित कर सकता है।

Mercy Chepkirui, Stephanie Dellicour, Benard Omondi, Kennedy Maube, Gerald Ongayo, Michael Alaw, Benard Asuke, Titus Och (…)2026-07-09
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Covariance-Aware Compromise Allocation in Multivariate Stratified sampling under Nonlinear Constraints

यह अध्ययन गैर-रेखीय बजट और समय बाधाओं के तहत बहुभिन्नरूपी स्तरीकृत नमूनाकरण (multivariate stratified sampling) के लिए एक सहप्रसरण-जागरूक समझौता आवंटन ढांचा प्रस्तावित करता है, जो संख्यात्मक विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि सहप्रसरण अंतःक्रियाओं को शामिल करने से पारंपरिक विधियों की तुलना में इष्टतम नमूना आवंटन और उन्नत परिशुद्धता प्राप्त होती है।

Shuaibu Idris Adam, Quazzafi Rabbani2026-07-09
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Markov-Switching Regime Dynamics of Maternal Mortality in Kenya: A State-Dependent Analysis of Health System Transitions with Bootstrap Uncertainty Quantification (2000-2023

यह अध्ययन केन्या के 2000-2023 मातृ मृत्यु दर डेटा पर संरचनात्मक स्वास्थ्य प्रणाली परिवर्तनों द्वारा संचालित विशिष्ट उच्च और निम्न मृत्यु दर व्यवस्थाओं को प्रकट करने के लिए बूटस्ट्रैप अनिश्चितता परिमाणीकरण के साथ एक टू-स्टेट मार्कोव-स्विचिंग मॉडल का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि देश का मातृ स्वास्थ्य प्रक्षेपवक्र एक निरंतर रैखिक प्रवृत्ति के बजाय निरंतर शासन परिवर्तनों (रेजीम शिफ्ट्स) द्वारा अभिलक्षित है।

ROBERT NYABWANGA2026-07-09
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A Dynamic Huber-Weighted Adaptive EWMA Max-M Statistic for Simultaneous Multivariate Process Monitoring

यह अध्ययन एक डायनेमिक हबर-वेटेड एडेप्टिव EWMA Max-M सांख्यिकी प्रस्तावित करता है जो विचलन के परिमाण के आधार पर स्मूथिंग मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करके मामूली और प्रमुख दोनों बहुभिन्नरूपी प्रक्रिया परिवर्तनों का एक साथ पता लगाने में पारंपरिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जैसा कि सिमुलेशन और औद्योगिक सीमेंट क्लिंकर डेटा के माध्यम से मान्य किया गया है।

Muhammad Ahsan, Latifatuz Zulfa, Muhammad Mashuri, Syafi’ Bariq’ Syihabuddin Hidayatullah, Muhammad Hisyam Lee2026-07-09
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Auxiliary-Enhanced Survey Calibration: A Novel Framework for Reject Inference under Sample Selection Bias

यह शोध पत्र रिजेक्ट इन्फरेंस (reject inference) के लिए एक नवीन ऑक्सिलरी-एन्हांस्ड सर्वे कैलिब्रेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्वीकृत आवेदकों को जनसंख्या कुल (population totals) से मेल खाने के लिए पुन: भारित (reweighting) करके पारंपरिक इम्प्यूटेशन विधियों की प्रदर्शन गिरावट से बचता है, जिससे यह सुसंगत और स्पर्शोन्मुखी सामान्य (asymptotically normal) सिद्ध होता है और मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन के तहत जनसंख्या जोखिम अंशांकन (population risk calibration) में महत्वपूर्ण सुधार करते हुए भेदभाव शक्ति (discrimination power) को बनाए रखता है।

Abderrahim EL AMRANI, Badreddine BENYACOUB, Mohammed EL HAJ TIRARI2026-07-08
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An Interpretable Statistical Learning Framework for Binary Classification: An Application to Student Stress Prediction

यह अध्ययन एक व्याख्यात्मक सांख्यिकीय शिक्षण ढांचे (interpretable statistical learning framework) का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो परीक्षा के दबाव और नींद के घंटों जैसे प्रमुख भविष्यवक्ताओं की पहचान करते हुए, मॉडल की पारदर्शिता और पुनरुत्पादकता सुनिश्चित करते हुए, छात्र तनाव की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए दंडित प्रतिगमन (penalized regression), बूटस्ट्रैप स्थिरता चयन (bootstrap stability selection) और SHAP-आधारित व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग को एकीकृत करता है।

Francis Okyere2026-07-08
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The Socio-Evolutionary Algorithm: trust, imitation and exploration in repeated adaptive decisions

यह अध्ययन सोशियो-इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम (SEA) ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो बार-बार होने वाले अनुकूलन योग्य निर्णयों में विश्वास, अनुकरण और अन्वेषण के बीच संतुलन को मॉडल करता है, और ऋण-आवंटन कार्य में दस विषम समूहों में इसके प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता को मान्य करता है।

Do-Yeong Kim2026-07-08
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An index to quantify the disparity between coauthorship and individual’s scientific impact

यह शोधपत्र को-ऑथरशिप डिस्पैरिटी इंडेक्स (CDI) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन मीट्रिक है जिसे h-कोर पेपर्स पर एक लेखक के वैज्ञानिक प्रभाव और उनके सह-लेखकों की संख्या के बीच असंतुलन को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उपहार या अतिथि लेखकत्व जैसे सह-लेखकता दुरुपयोग के उदाहरणों को पहचानने में मदद मिलती है।

Shaibu Mohammed2026-07-08