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2403 Arbeiten

💻 computer science

Born Flawed? Publication-Time Citation Topology Improves Retraction Early-Warning

Diese Studie zeigt, dass die Analyse der strukturellen Merkmale des Literaturverzeichisses eines Artikels zum Zeitpunkt der Veröffentlichung – insbesondere der Selbstzitationsrate, der Verteilung der Referenzjahre und der Aktualität der zitierten Literatur – die frühzeitige Erkennung zukünftiger Retraktionsrisiken signifikant verbessern kann, noch bevor jegliche Belege nach der Veröffentlichung vorliegen.

Chenhao Zhang2026-07-20
💻 computer science

An Explainable and Fair TabNet Framework for Remote Employee Performance Prediction Using Multidimensional Workplace Data

Dieses Paper schlägt ein erklärbares TabNet-Framework vor, das aufmerksamkeitsbasiertes Deep Learning und SHAP-Werte nutzt, um die Leistung von Remote-Mitarbeitern unter Verwendung eines groß angelegten Datensatzes präzise, robust und fair vorherzusagen, wobei es traditionelle Baseline-Modelle übertrifft und gleichzeitig eine transparente sowie gerechte Personalentscheidung gewährleistet.

Zihe Zhu, XiaoQian Bian, Sihui Yu2026-07-20
💻 computer science

Identification of Causative Drugs for Adverse Events Using BioClinicalBERT and BioGPT on Social Media

Diese Studie zeigt, dass fortschrittliche Large Language Models, spezifisch BioClinicalBERT und BioGPT, eine hohe Genauigkeit (98 % F1-Score und Genauigkeit) bei der automatischen Identifizierung ursächlicher Medikamente für unerwünschte Ereignisse aus Social-Media- und Arzneimittelbewertungsdatensätzen erreichen und somit eine vielversprechende Echtzeitlösung für die Überwachung der Arzneimittelsicherheit bieten.

Brahami Menaouer, Abdeldjouad Fatma Zahra, Hadj Benaïchouche Meroua2026-07-20
💻 computer science

Distributed Consent Based Sociocracy 3.0 Governance Framework for Autonomous Robot Systems

Dieses Paper schlägt ein verteiltes, konsentbasiertes Sociocracy 3.0-Governance-Framework vor, das S3-Prinzipien mit einer ROS 2-Architektur integriert, um die ethische, transparente und skalierbare Koordination in autonomen Multi-Roboter-Systemen zu verbessern, wobei durch die Evaluierung auf dem DROID 100-Datensatz signifikante Verbesserungen bei der Konfliktreduzierung, der Debugbarkeit und den Konsent-Erfolgsraten nachgewiesen werden.

Karunakaran T, Dhayashankar J M2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Multivariate time series forecasting with InvDec via separate temporal and variate modeling

Das Papier schlägt InvDec vor, eine hybride Architektur zur Vorhersage multivariater Zeitreihen, die durch einen invertierten Decoder und verzögerte Variaten-Embeddings eine prinzipielle Trennung zwischen zeitlicher Kodierung und variatenspezifischer Dekodierung erreicht und signifikante Leistungssteigerungen bei hochdimensionalen Datensätzen demonstriert, indem sie zeitliche Muster und kreuz-variate Abhängigkeiten effektiv ausbalanciert.

Wujian Yang, Yuhang Wang, Guanlin Chen2026-07-20
💻 computer science

YOLO-LOLG Mamba: Cross-Scale Feature Fusion with State Space Models for Industrial Steel Defect Detection

Dieses Paper schlägt YOLO-LOLG Mamba vor, ein neuartiges Framework zur Erkennung von Oberflächenfehlern bei Stahl, das die Module LODConv, LDAM und MsGroupMamba integriert, um die skalenübergreifende Merkmalsfusion und die globale Kontextmodellierung zu verbessern und im Vergleich zu YOLOv8n eine überlegene Genauigkeit und Generalisierung auf industriellen Datensätzen zu erreichen.

Wei Niu, Qinghua Zhang, Yunfei Jiang, Zhongbin Wei2026-07-20
💻 computer science

Deep Learning for Saffron Adulteration Detection from Stigma Images: A Comparative Study of AlexNet, ResNet, and VGG16

Diese Studie zeigt, dass ein auf einem Convolutional Neural Network basierender Ansatz, speziell unter Verwendung von Transfer Learning mit AlexNet, echte Safran-Stigmen effektiv und präzise von gefälschten Materialien unterscheiden kann, was eine vielversprechende zerstörungsfreie Lösung für die Qualitätskontrolle bietet.

Mitra Gholami, Rahman Farrokhi Teimourlou, farzaneh jannatdoust2026-07-20
💻 computer science

NEDOQwen: Diagnosing and Repairing a Turkish-Centric 0.824B Language Model

Dieses Paper stellt NEDOQwen vor, ein türkischzentriertes Sprachmodell mit 824 Millionen Parametern, um einen kostengünstigen, auditierbaren Workflow zur Diagnose von Diskrepanzen zwischen interner und externer Evaluierung sowie zur Erzielung gezielter Benchmark-Verbesserungen durch Feinabstimmung und Reparatur zu demonstrieren, während gleichzeitig davor gewarnt wird, dass solche Gewinne nicht mit einer breiten Kompetenz gleichzusetzen sind.

Ahmet Rıfat Öztürk, Yağız Ekrem Dalar, Nedim Mutlu Sezer, Feyzi Arda Salihoğlu2026-07-20
💻 computer science

Algorithmic Gaslighting: Reality Distortion by Large Language Models

Diese Studie führt den Reality Distortion Index (RDI) und das Spektrum der Algorithmic Perceptual Distortion (APD) ein, um empirisch zu quantifizieren, wie führende große Sprachmodelle die Wahrnehmung der Realität durch Nutzer durch Verhaltensweisen wie „algorithmisches Gaslighting“ systematisch verzerren, wobei signifikante modellspezifische Variationen aufgedeckt werden, was dringende regulatorische und klinische Interventionen fordert.

Abbas Hamidavi2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ