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2403 Arbeiten

💻 computer science

Thinking Behind the Mask: A Systematic Study of Self-Censorship and Metacognitive Access in Large Language Models

Diese Studie zeigt systematisch auf, dass große Sprachmodelle eine strukturierte, modellspezifische Selbstzensur-Architektur einsetzen, die eine messbare Lücke zwischen internem Denken und externem Output schafft, welche durch spezifische Framing-Strategien umgangen werden kann, um distinkte Alignment-Personas sowie neuartige metakognitive Konzepte bezüglich der maschinellen Kommunikation offenzulegen.

Abbas Hamidavi2026-07-31
💻 computer science

Tracing intermittent knowledge states based on knowledge-context-aware augmentation of Q-matrices

Dieses Paper schlägt ein Knowledge-Tracing-Modell vor, das eine wissenskontextsensitive Q-Matrix-Augmentierung sowie eine topologische Sortierung von Wissenskonzepten nutzt, um die intermittierenden Wissenszustände von Studierenden, die eine kurzfristige Stabilität und langfristige Variabilität aufweisen, effektiv zu verfolgen, was durch Experimente auf mehreren Datensätzen validiert wurde.

Lankun Guo, Jianghui Yi, Jinhai Li, Zhiqiang Yuan2026-07-31
💻 computer science

Incorporating Feedback into Elo-Based Knowledge Tracing for Iterative Problem Solving

Dieses Paper schlägt zwei Feedback-bewusste Erweiterungen des Elo-Rating-Systems vor und validiert diese – das New-Item- und das Probability-Modifier-Modell –, welche die Genauigkeit der Wissensschätzung gegenüber Standardansätzen durch die explizite Unterscheidung zwischen assistierten und unassistierten Erfolgen in iterativen Problemlösungsumgebungen signifikant verbessern.

Sébastien Rebaudo, Cédric d'Ham, Sihem Amer-Yahia2026-07-31
💻 computer science

Post-Quantum Cryptography Migration Readiness in Global Capability Centres: A Governance Framework for Enterprise Transition

Dieses Paper schlägt das PQC-GCC Governance Framework (PGGF) vor, ein 5-Schichten-, 6-Phasen-Modell, das darauf ausgelegt ist, Global Capability Centres durch die Migration zur Post-Quanten-Kryptographie zu führen, indem es die primäre Barriere der Governance-Bereitschaft durch die Integration von Leistungsdaten, grenzüberschreitender Compliance und Standards für die Unternehmensausrichtung adressiert.

Chandrasekar Umapathy2026-07-30
💻 computer science

Structured Clinical Documentation as Upstream Data Engineering: A Systematic Review of Ambient-AI and LLM-Driven Inputs for Predictive Modeling in Healthcare

Diese systematische Übersichtsarbeit über 52 Studien zeigt, dass strukturierte klinische Dokumentationstechnologien, die von regelbasierten Vorlagen bis hin zu Ambient-KI- und LLM-gesteuerten Systemen reichen, als kritische Upstream-Data-Engineering-Mechanismen fungieren, welche die Datenqualität erhöhen und die prädiktive Leistung von Modellen des maschinellen Lernens für zentrale Gesundheitsergebnisse signifikant verbessern, wenngleich weitere Forschung notwendig ist, um Lücken bei der externen Validierung und der Bias-Mitigierung zu schließen.

Raaga Likhitha Musunuri, Dhruvi Mohansinh Parmar, Nitya Phani Santosh Oruganty2026-07-30
💻 computer science

FL-SNNIDS: Federated Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Intrusion Detection in Agricultural SDN-IoT Networks

Dieses Paper schlägt FL-SNNIDS vor, ein föderiertes Spiking-Neural-Network-Framework, das eine energieeffiziente, latenzarme und datenschutzwahrende Intrusion Detection für ressourcenbeschränkte landwirtschaftliche SDN-IoT-Netzwerke ermöglicht, indem es durch kollaboratives Modelltraining ohne Austausch von Rohdaten eine hohe Genauigkeit erreicht.

Selma Amrani, Chirihane Gherbi, Khedidja Medani, Hakim Mabed2026-07-30
💻 computer science

A Bibliometric Review of Emerging Trends and  Strategic Mapping of Defense Mechanisms in Large Language Models from 2024 to 2026

Diese bibliometrische Übersicht über 137 qualitativ hochwertige Artikel aus den Jahren 2024 bis 2026 kartiert die sich schnell entwickelnde Landschaft der Abwehrmechanismen für große Sprachmodelle, identifiziert zentrale thematische Verschiebungen hin zu Schwachstellenerkennung und Benchmarking und hebt gleichzeitig kritische Lücken in der Evaluierungsinfrastruktur hervor, die Governance-Risiken für hochsensible Anwendungen darstellen.

Sebastián Vargas-Yáñez, Sergio Tobón2026-07-30
💻 computer science

Multi-View Camera Perception System for Variant-Aware Automated Vehicle Inspection and Defect Detection

Dieses Papier präsentiert die Automatisierte Fahrzeuginspektion (AVI), ein Multi-View-Deep-Learning-System, das synchronisierte 360-Grad-Bildgebung mit spezialisierten Detektionsmodellen und einer regelbasierten Engine integriert, um eine hochgenaue, variantenbewusste Fahrzeugverifizierung und Defekterkennung bei einem Durchsatz von 3,3 Fahrzeugen pro Minute zu erreichen.

Yash Kulkarni, Raman Jha, Renu Kachhoria2026-07-30
💻 computer science

Computational Personality Assessment: A Data- Driven Machine Learning Approach Using Engineered Behavioral Features

Dieses Papier präsentiert eine datengesteuerte Machine-Learning-Pipeline, welche die Genauigkeit der Klassifizierung von Introvertiertheit und Extrovertiertheit durch das Engineering von drei zusammengesetzten Verhaltensmerkmalen und die Evaluierung von 13 Algorithmen signifikant auf 91,90 % verbessert und dabei zeigt, dass K-Nearest Neighbors innerhalb eines statistisch robusten Rahmens am besten abschneidet.

MEERA SOLGAMA, ZEELKUMAR BHAVSAR2026-07-30