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3899 Arbeiten

💻 Informatik

Selecting Denoisers for Frozen Pedestrian Detectors Under Gaussian Noise and JPEG Acquisition: Degradation Matching over Restoration Fidelity

Diese Studie zeigt, dass für eingefrorene Fußgängerdetektoren unter Gaußschem Rauschen und JPEG-Akquisition die Auswahl von Denoisern basierend auf der Übereinstimmung des Degradationsmodells entscheidend für die Detektionswiederherstellung ist, während das Vertrauen auf traditionelle Restaurierungs-Treue-Metriken wie PSNR oder SSIM zu suboptimalen Entscheidungen führen kann.

Vo Thanh Kiet, Rene Jaros, Ly Duc Minh, Petr Bilik, Radek Martinek2026-09-09
💻 Informatik

AlamX: A Privacy-Preserving Local AI Framework for Symptom-Based Disease Prediction and Conversational Clinical Triage

AlamX ist eine datenschutzwahrende, vollständig lokale klinische Intelligenzplattform, die ein auf Random Forest basierendes Symptom- und Vitalparameter-Triage-System mit einem lokal ausgeführten biomedizinischen LLM kombiniert, um präzise, unsicherheitbewusste Krankheitsvorhersagen und konversationelle Gesundheitsberatung bereitzustellen, ohne sensible Nutzerdaten an entfernte Server zu übermitteln.

Hamid Alam, Shubham Kumar, Rahat Kr Pradhan, Saksham Pradhan, Rohit Subba, S D Mohana2026-09-09
💻 Informatik

Perceived Quality of Siloed Versus Time-Synchronized Data Architectures for AI-Based Digital Mental Health: A Within-Subjects Scenario Study

Eine innerhalb-der-Probanden-Durchgeführte Szenario-Studie mit US-amerikanischen Erwachsenen ergab, dass Nutzer zeitsynchronisierte, integrierte Datenarchitekturen für KI-basierte digitale mentale Gesundheitssysteme hinsichtlich der Systemqualität, Informationsqualität und des Nettonutzens positiver wahrnehmen als traditionelle isolierte Frameworks, wenngleich diese moderaten Wahrnehmungsvorteile einer weiteren Validierung durch funktionale Prototypentests bedürfen.

Saranya Vaithilingam2026-09-09
💻 Informatik

A Novel Approach for Conducting Asynchronous Federated Learning with Blockchain Integration

Dieses Papier schlägt ein neuartiges asynchrones vertikales föderiertes Lernframework vor, das mit der Blockchain-Technologie integriert ist, um die Einschränkungen des synchronen Trainings und der zentralisierten Koordination zu überwinden und dadurch die Effizienz, Sicherheit sowie das Engagement der Teilnehmer durch dezentralen Konsens, transparente Modellevaluierung und auf Smart Contracts basierende Anreizmechanismen zu steigern.

Sung-Jung Hsiao2026-09-09
💻 Informatik

Topological Resonance-Based Deterministic Computing Architecture: From Virtual QPU to Reversible Thermodynamic Optimization

Dieses Paper schlägt eine neuartige, zustandslose deterministische Rechenarchitektur vor, die die Theorie der algorithmischen topologischen Resonanz, eine virtuelle 1-Million-Qubit-Verarbeitungseinheit und reversible thermodynamische Logik integriert, um die Speicherwand, die Shannon-Grenzen und das Landauer-thermodynamische Limit zu überwinden und gleichzeitig Hardware-Sicherheit sowie langfristige digitale Beständigkeit zu gewährleisten.

Min Ho Jung2026-09-09
💻 Informatik

How Reliable and Explainable Are Machine Learning Models for Dementia Detection? A Leakage-Aware Evaluation

Diese Studie zeigt, dass maschinelle Lernmodelle zwar eine hohe Leistung bei der Demenzerkennung auf dem OASIS-2-Datensatz erzielen können, wenn sie durch kreuzvalidierte Verfahren auf Teilnehmerebene streng evaluiert werden, um Data Leakage zu verhindern, ihre scheinbare Abhängigkeit von MRT-Merkmalen jedoch inkonsistent ist und oft vom Mini-Mental State Examination (MMSE) überschattet wird, was die kritische Notwendigkeit einer unabhängigen Validierung unterstreicht, um klinische Erklärbarkeit und Generalisierbarkeit zu gewährleisten.

Md. Hasibur Rahman, Md Jamil Hasan, Md. Sajjad Hossain, Md Sultanul Islam Ovi2026-09-09
💻 Informatik

Intensity and Landmark Based Registration Under Stain Normalization: A Comparative Study on Differently Stained Histopathology Images

Diese Studie zeigt, dass eine robuste landmarkenbasierte Registrierungstechnik unter Verwendung von Thin-Plate-Spline-Interpolation intensitätsbasierte Methoden wie Elastix und ANTs bei der Ausrichtung von Histopathologiebildern mit variierenden Färbungen übertrifft, insbesondere wenn sie mit einer auf Deep Learning basierenden Stain-Normalisierung kombiniert wird, ungeachtet der anhaltenden Herausforderung der präzisen Landmarkenannotation.

Muhammad Talha Ali, Anja Keskinarkaus, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-09-09
💻 Informatik

Precision, Physics, and Confabulation: Softmax Temperature as an Analog of Dopaminergic Precision-Weighting in LLM Hallucination

Diese Pilotstudie schlägt eine formale mathematische Analogie zwischen der dopaminvermittelten Präzisionsgewichtung in der computergestützten Psychiatrie und der Softmax-Temperatur in LLMs vor und stellt fest, dass das Senken der Temperatur zwar die Konfidenz von Halluzinationen erhöht (das Hedging reduziert) unter unbegründeten Bedingungen, ohne die fundierte Genauigkeit zu beeinflussen, die Ergebnisse jedoch statistisch unterpowert bleiben, um den theoretischen Zusammenhang definitiv zu bestätigen.

Kunal Dhanda2026-09-09
💻 Informatik

MUSiNET: A Complex Network Model to Explore  Underlying Relationship among  Musics

Dieses Paper stellt MUSiNET vor, ein neuartiges komplexes Netzwerkmodell, das intrinsische und extrinsische musikalische Merkmale integriert, um globale Song-Beziehungen abzubilden und strukturelle Einblicke über kulturelle Integration und Popularitätsdynamiken zu gewinnen, die eine robuste, datengestützte Alternative zur traditionellen Musikklassifizierung für Anwendungen wie Empfehlung und Entdeckung bieten.

Avijit Gayen, Avik Mondal, Praswasti Sharma, Angshuman Jana2026-09-09