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💻 computer science

LiteChestGreenXY11n: A Lightweight Explainable YOLO Framework for Energy-Efficient Chest X-ray Abnormality Localization with Clinical Deployment Assessment and with Experimental Case Study

Dieses Paper stellt LiteChestGreenXY11n vor, ein leichtgewichtiges und erklärbares auf YOLO11n basierendes Framework, das ein optimales Gleichgewicht zwischen diagnostischer Genauigkeit, Recheneffizienz und energetischer Nachhaltigkeit für die Lokalisierung von Anomalien in Thorax-Röntgenaufnahmen erreicht, wobei es größere Modelle übertrifft und gleichzeitig das klinische Vertrauen durch Grad-CAM-Visualisierung erhöht.

A. Anushya, Sarah Alfayez, Harish Kumar Pamnani, Smaranika Mohapatra2026-08-06
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Development and Evaluation of HEAL A Bilingual English-Luganda RAG Chatbot for Disease Surveillance in Uganda

Das Papier stellt HEAL vor, einen zweisprachigen englisch-lugandischen RAG-Chatbot, der durch die Kombination von GPT-4 mit einem fein abgestimmten Übersetzungsmodell kommerzielle Modelle übertrifft, um dem medizinischen Personal an der Front in Uganda genaue, richtlinienkonforme Informationen zur Krankheitsüberwachung zu liefern.

Mugume Twinamatsiko Atwine, Timothy Mwanje Kintu, Ibra Lujumba, Ibrahim Mbabali, Khalifan Muwonge, Lawrence Muwonge, Lyd (…)2026-08-06
💻 computer science

SubNM-Technology-Node-Aware Hardware Trojan Detection via Multi-Library Netlist Synthesis and Modular Graph Neural Networks

Dieses Paper schlägt SubNM vor, ein technologieknoten-bewusstes Hardware-Trojaner-Detektionsframework, das Multi-Library-Netlist-Synthese und modulare Graph Neural Networks nutzt, um eine nahezu perfekte Detektionsgenauigkeit sowie eine robuste Generalisierung über diverse Halbleiterprozessknoten hinweg zu erreichen und damit die Einschränkungen von Single-Configuration-Evaluationsmethoden zu überwinden.

Anindita Chattopadhyay, Siddharth Bisariya, Vijay Kumar Sutrakar2026-08-06
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Agora: A Drive-Based Framework for Agent Difffferentiation in Multi-Agent LLM Systems

Das Paper stellt Agora vor, ein Framework, das Multi-Agenten-LLM-Systeme durch sechs kontinuierliche psychologische Antriebe differenziert, die auf Modellparameter abgebildet sind, und zeigt auf, dass dieser Ansatz die Leistung bei analytischen Aufgaben im Vergleich zu Baselines wie AutoGenStyle signifikant steigert, während einfachere Koordinationsstrategien für kreative und kurzformatige Generierung effektiver bleiben.

Zihan Lin2026-08-06
💻 computer science

Semantic Segmentation as the Detector for Search Problems

Dieses Paper präsentiert ein generalisiertes, korrelationsbewusstes probabilistisches Suchframework, das semantische Segmentierung als Soft-Detektor für die robotische Multi-Target-Suche nutzt, indem es einen auf der Generalisierten Binomialverteilung basierenden Bayes-artigen Belief-Update-Mechanismus einführt, um höhenabhängige Beoboskorrelationen zu handhaben, und dies durch Simulationen sowie die Detektion von UAV-Landestellen in der realen Welt validiert.

Barak Pinkovich, Ehud Rivlin, Hector Rotstein2026-08-06
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A Hardware-Efficient Android Malware Detection Framework for Resource-Constrained Devices

Dieses Paper schlägt ein hardwareeffizientes Framework zur Erkennung von Android-Malware für ressourcenbeschränkte IoT-Geräte vor, das ausführbare Dateien in 1D-Opcode-Signale transformiert, um hybride Merkmale zu extrahieren, wodurch eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit mit ultra-kompakten Entscheidungsbaum- und Neuronalen-Netzwerk-Modellen erreicht wird, die für den Einsatz auf ARM-Cortex-M4-Mikrocontrollern quantisiert wurden und einen minimalen Speicherbedarf sowie eine Inferenzlatenz im Nanosekundenbereich aufweisen.

ALOK KUMAR, Jyoti Prakash Singh, Prabhat Kumar2026-08-06
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A Behavior-Driven Lightweight Reinforcement Learning Framework for Secure Routing in IoT Networks

Dieses Paper schlägt ein Behavior-Driven Reinforcement Learning (BRL)-Framework vor, das das sichere Routing in Multi-Hop-IoT-Netzwerken durch die Integration von lokalem Weiterleitungsverhalten in die autonome Entscheidungsfindung verbessert und dadurch im Vergleich zu bestehenden Protokten eine überlegene Paketzustellung, einen geringeren Overhead und eine verbesserte Energieeffizienz erreicht, ohne auf zentrale Steuerung oder kryptografischen Overhead angewiesen zu sein.

Qadeer Hussain, Farhan Aadil, Salabat Khan, Celal Alagöz, Rizwan Raza2026-08-06
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Embodied AI in the Operating Room: A Voice-Interactive Robotic Scrub Technician for Surgical Instrument Handoffs

Dieses Paper präsentiert einen sprachinteraktiven, verkörperten KI-Roboter-Instrumentenassistenten, der erfolgreich autonome Übergaben und Rückgaben chirurgischer Instrumente mit einer Gesamterfolgsquote von 81 % demonstriert, was sein Potenzial für die Integration in den Operationssaal hervorhebt, während gleichzeitig die Greiferwerbung als einen zentralen Bereich für zukünftige Verbesserungen identifiziert wird.

Mustafa Khan, Joao Bombardelli2026-08-06
💻 computer science

A Contextual Intervention Consistency Selector and Temporal Casual Memory Network for Explainable Personalized Cardiovascular Risk Factor Identification and Prediction

Dieses Paper schlägt das CICS-TCMN-Framework vor, welches kausales Struktur-Lernen, einen Contextual Intervention Consistency Selector und ein Temporal Causal Memory Network integriert, um präzise, zeitlich bewusste und klinisch interpretierbare personalisierte Vorhersagen des kardiovaskulären Risikos zu liefern.

K Shruthi, Reddi China Appala Naidu2026-08-06