Rising Research Lab

We analyze three fusion strategies for stacked learning: (i) hard-label fusion, (ii) probability-level fusion, and (iii) a hybrid fusion combining both outputs. Eight traditional machine learning (ML) models are benchmarked, and the 5 top performers are integrated into the stacked ensemble. Experiments show that the proposed framework achieves 99.14% accuracy with an ultra-low inference delay of 0.0019 ms per sample, demonstrating its suitability for real-time IDS in 5G edge environments. Unlike prior IDS studies, this work provides the first comparative fusion analysis on 5GSliciNdd traffic, highlighting the benefits of feature-aware stacking for high-speed networks.

Hybrid Feature-Aware Stacking for Intrusion Detection in 5G eMBB Networks | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore Intrusion detection in 5G networks is increasingly challenged by high-volume traffic, slice-specific behaviors, and real-time latency constraints. Existing Intr

Mobile communication base station radio interface architecture.

PhD Supervision-এর আড়ালের অদৃশ্য মানসিক চাপ

আমরা প্রায়শই PhD students-দের মানসিক স্বাস্থ্য নিয়ে কথা বলি। কিন্তু যারা তাদের গাইড করছেন, সেই মানুষদের নিয়ে আমরা খুব কমই আলোচনা করি।

PhD supervisors-রা এক ধরণের নীরব ও অদৃশ্য মানসিক বোঝা বয়ে বেড়ান। তাদের কাছ থেকে আশা করা হয় যে তারা একসাথে অনেক students-কে mentor করবেন, funding নিশ্চিত করবেন, নিয়মিত publish করবেন, teaching দেবেন, evaluate করবেন এবং এরপরেও সবসময় ধৈর্যশীল, সহজলভ্য এবং মানসিকভাবে শক্ত থাকবেন।

এই গুরুদায়িত্বের পেছনে থাকা মানুষটিও একজন রক্ত-মাংসের মানুষ, যাকে প্রায়ই নিজের exhaustion, self-doubt এবং silent stress সামলে নিয়ে অন্যদের আগলে রাখতে হয়।

যখন একজন student কঠিন সময়ের মধ্য দিয়ে যায়, তখন supervisor-ও দুশ্চিন্তাগ্রস্ত হন।

যখন research-এর গতি কমে যায়, তখন supervisor সেই চাপ নিজের ওপর শুষে নেন।

যখন papers রিজেক্ট হয়, তখন সেই ভার আবারও তারাই বহন করেন।

সময়ের সাথে সাথে এটি burnout-এর একটি অলিখিত চক্রে পরিণত হয়।

হয়তো এখনই সময় সহজ এবং সত্য একটি বিষয় মেনে নেওয়ার:

👉 একটি healthy research ecosystem-এর জন্য healthy supervisors-ও সমানভাবে প্রয়োজন।

ক্লান্ত ও বিধ্বস্ত mentors-দের কাঁধে ভর করে আমরা শক্তিশালী scholars তৈরি করতে পারি না।

Academia-তে সহযোগিতার হাত সবার জন্যই বাড়ানো উচিত—শুধু students-দের জন্য নয়, বরং তাদেরও জন্য যারা পথপ্রদর্শক হিসেবে কাজ করছেন।

(অনলাইন থেকে সংকলিত)

📶 মোবাইল নেটওয়ার্কের বিবর্তন: 1G থেকে 6G — গতি, লেটেন্সি আর ভবিষ্যতের গল্প

🔹 1G (1980) — শুধু ভয়েস কল, ডাটা প্রায় নেই
🔹 2G (1990) — SMS যুগের শুরু, খুব সীমিত ডাটা
🔹 3G (2000) — মোবাইলে ইন্টারনেট, ইমেইল, ব্রাউজিং
🔹 4G (2010) — ভিডিও স্ট্রিমিং, মোবাইল ব্রডব্যান্ড, অ্যাপ ইকোসিস্টেম
🔹 5G (2020) — IoT, স্মার্ট সিটি, ultra-low latency, mmWave
🔹 6G (2030+) — AI-driven world, XR, holographic communication, Tbps স্পিড

⚡ কী পরিবর্তন হচ্ছে?
• প্রতি জেনারেশনে ডাটা রেট বেড়েছে বহুগুণ
• লেটেন্সি কমেছে ড্রামাটিকভাবে
• কানেক্টিভিটি → ইন্টেলিজেন্সে রূপান্তর

🚀 6G শুধু “fast internet” না — এটা হবে
✔ AI-native network
✔ Real-time digital twin
✔ Autonomous vehicles
✔ Immersive XR world
✔ Fully connected intelligent society

প্রশ্ন হলো —
আমরা কি শুধু ইউজার থাকবো, নাকি এই 6G যুগের রিসার্চ ও ইনোভেশনের অংশ হবো? 🤔

গবেষণার দীর্ঘ যাত্রায় একটি বিষয় বারবার সত্য প্রমাণ হয়েছে—
একটি সফল প্রকাশনার পেছনে থাকে অসংখ্য সংশোধন, পুনরায় শুরু করার সাহস, আর দৃঢ় ধারাবাহিকতা।

বিগত কয়েক বছরের শিক্ষকতা, গবেষণা ল্যাব পরিচালনা এবং একাডেমিক কাজের অভিজ্ঞতার মধ্য দিয়ে ধীরে ধীরে পরিষ্কার হয়েছে,
Consistency সবসময় Talent-এর ওপরে কাজ করে।

আজ Google Scholar-এ ১০০০+ citations স্পর্শ করা শুধু একটি সংখ্যা নয়, এটি সেই সব ছাত্র, সহলেখক, সহকর্মী এবং শুভাকাঙ্ক্ষীদের সম্মিলিত পরিশ্রমের ফল, যারা পথচলায় পাশে ছিলেন।

যারা গবেষণা শুরু করতে চান বা মাঝপথে থেমে আছেন,
মনে রাখবেন, অগ্রগতি যত ছোটই হোক,
টিকে থাকার ক্ষমতাই শেষ পর্যন্ত পথ তৈরি করে।

জ্ঞান সৃষ্টির যাত্রা কখনো ব্যর্থ হয় না,
সময় হলে তার ফল নিজেই প্রকাশ পায়।

𝐀𝐥𝐡𝐚𝐦𝐝𝐮𝐥𝐢𝐥𝐥𝐚𝐡.
𝗠𝘆 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗦𝗰𝗵𝗼𝗹𝗮𝗿 𝗰𝗶𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗵𝗮𝘀 𝗿𝗲𝗮𝗰𝗵𝗲𝗱 𝟰 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝘀.

গবেষণার দীর্ঘ যাত্রায় একটি বিষয় বারবার সত্য প্রমাণ হয়েছে—
একটি সফল প্রকাশনার পেছনে থাকে অসংখ্য সংশোধন, পুনরায় শুরু করার সাহস, আর দৃঢ় ধারাবাহিকতা।

বিগত কয়েক বছরের শিক্ষকতা, গবেষণা ল্যাব পরিচালনা এবং একাডেমিক কাজের অভিজ্ঞতার মধ্য দিয়ে ধীরে ধীরে পরিষ্কার হয়েছে,
Consistency সবসময় Talent-এর ওপরে কাজ করে।

আজ Google Scholar-এ ১০০০+ citations স্পর্শ করা শুধু একটি সংখ্যা নয়, এটি সেই সব ছাত্র, সহলেখক, সহকর্মী এবং শুভাকাঙ্ক্ষীদের সম্মিলিত পরিশ্রমের ফল, যারা পথচলায় পাশে ছিলেন।

যারা গবেষণা শুরু করতে চান বা মাঝপথে থেমে আছেন,
মনে রাখবেন, অগ্রগতি যত ছোটই হোক,
টিকে থাকার ক্ষমতাই শেষ পর্যন্ত পথ তৈরি করে।

জ্ঞান সৃষ্টির যাত্রা কখনো ব্যর্থ হয় না,
সময় হলে তার ফল নিজেই প্রকাশ পায়।

একটি সফল প্রকাশনার পেছনে থাকে অসংখ্য সংশোধন, পুনরায় শুরু করার সাহস, আর দৃঢ় ধারাবাহিকতা।

বিগত কয়েক বছরের শিক্ষকতা, গবেষণা ল্যাব পরিচালনা এবং একাডেমিক কাজের অভিজ্ঞতার মধ্য দিয়ে ধীরে ধীরে পরিষ্কার হয়েছে—
Consistency সবসময় Talent-এর ওপরে কাজ করে।

আজ Google Scholar-এ ১০০০+ citations স্পর্শ করা শুধু একটি সংখ্যা নয়, এটি সেই সব ছাত্র, সহলেখক, সহকর্মী এবং শুভাকাঙ্ক্ষীদের সম্মিলিত পরিশ্রমের ফল, যারা পথচলায় পাশে ছিলেন।

যারা গবেষণা শুরু করতে চান বা মাঝপথে থেমে আছেন— মনে রাখবেন, অগ্রগতি যত ছোটই হোক, টিকে থাকার ক্ষমতাই শেষ পর্যন্ত পথ তৈরি করে।
জ্ঞান সৃষ্টির যাত্রা কখনো ব্যর্থ হয় না— সময় হলে তার ফল নিজেই প্রকাশ পায়।
. Monirul Islam

গবেষণা শেখার ইচ্ছে আছে, কিন্তু কোথা থেকে শুরু করবেন—এই প্রশ্নটাই বেশিরভাগ জুনিয়রকে থামিয়ে রাখে। সত্যটা হলো: গবেষণা কোনো টপারদের কাজ না, এটা কৌতূহল + ধারাবাহিক চেষ্টা + সঠিক গাইডলাইনের কম্বিনেশন।

যদি সত্যি শিখতে চান, তিনটা জিনিস ক্লিয়ার রাখুন—
১) সমস্যা চিহ্নিত করার ক্ষমতা
২) ডেটা/সাহিত্য থেকে ইনসাইট বের করার দক্ষতা
৩) নিজেকে আপডেট রাখার মানসিকতা

আজকে থেকেই ছোট ছোট স্টেপ নিন—একটা ভালো রিভিউ পেপার পড়ুন, নোট নিন, নিজের ভাষায় বোঝার চেষ্টা করুন, আর নিয়মিত প্র্যাকটিস করুন।

গবেষণা আপনাকে নতুন জ্ঞান তৈরি করার ক্ষমতা দেয়। এটা ক্যারিয়ার, স্কিলসেট, আর মানসিকতা—সব জায়গায় আপনাকে অন্যদের চেয়ে আলাদা করে তুলবে।

📢 Research Publication Alert!
Alhamdulillah, our latest research has been published in PLOS ONE (Scopus, SCI-Expanded)! 🎉

In this study, we developed an interpretable and balanced machine learning framework for predicting Parkinson’s disease using voice and clinical features.

🚀 Key Highlight:
Our best model (KNN + SMOTE) achieved 92% accuracy, with a strong F1-score and G-Mean, showing reliable and fair PD detection. Using SHAP and LIME, we also identified important voice biomarkers and made the model’s decisions transparent for clinical use.

🔗 Read the full article:
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0333418