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3899 Arbeiten

💻 Informatik

A Systematic Review of Deep Learning Algorithms for the Early Detection of Chronic Disease

Diese gemäß den PRISMA-2020-Leitlinien durchgeführte systematische Übersichtsarbeit evaluiert das Potenzial verschiedener Deep-Learning-Algorithmen für die Früherkennung chronischer Krankheiten, während sie aktuelle Einschränkungen wie Datenknappheit und Interpretierbarkeit hervorhebt und zukünftige Richtungen zur Entwicklung zuverlässigerer und klinisch vorteilhafterer Diagnosesysteme vorschlägt.

Zia Ul Hassan Chowdhury, Sagar Mohajan, Mohammad Shamsul Arefin2026-09-09
💻 Informatik

A Configurable LLM System for Automated Data Extraction in Meta-Analysis Using a Minimal Atomic Unit Framework

Diese Studie präsentiert ein konfigurierbares LLM-System, das ein Minimal Atomic Unit (MAU)-Framework nutzt, welches eine hochpräzise, quellennachvollziehbare Datenextraktion für Metaanalysen erreicht und dabei dekomponierte Ansätze signifikant übertrifft, während es über verschiedene klinische Domänen hinweg eine vernachlässigbare Halluzinationsrate beibehält.

Yijia Yin, Haoxin Feng, Mengqi Shao, Yujia Pan, Chuyu Zhao, Chenxin Zhu, You Wan, Tiejun Tong, Xiaoyu Tang2026-09-09
💻 Informatik

Auditing and mitigating high-confidence false relation edges in LLM-assisted scientometric extraction

Dieses Paper schlägt ein störungsbasiertes Audit- und Mitigationsframework vor und evaluiert dieses, welches demonstriert, wie Entitätsrauschen das Risiko von hochkonfidenten Fehlrelationen in LLM-generierten scientometrischen Graphen erhöht, wobei aufgezeigt wird, dass entitäts- und evidenzbewusste Abstinenzstrategien die einfache Konfidenzfilterung hinsichtlich der Bewahrung der Graphintegrität effektiv übertreffen.

Ce Yin, yunqiu zhang2026-09-09
💻 Informatik

WSL-Det: A Wave-Attention and Strip-Localization Detector for Real-Time Strip Defect Detection

WSL-Det ist ein Echtzeit-Objektdetektor, der auf der Vajra-Architektur basiert, die wellenbasierte Aufmerksamkeit für frequenzbewusste globale Interaktion und sequentielle orthogonale Streifenkonvolutionen für anisotrope Lokalisierung integriert und so eine führende Genauigkeit und Geschwindigkeit bei industriellen Streifenfehler-Datensätzen wie Leder und NEU-DET erreicht.

Pan Li, Pengchong Han2026-09-09
💻 Informatik

Predicting Medication Adherence Among Chronic Disease Patients in Ghana Using Explainable Machine Learning: A Retrospective EMR-Based Study

Diese Studie entwickelte und validierte ein erklärbares, kontextsensitives maschinelles Lernframework unter Verwendung von elektronischen Patientenakten aus einem ghanaischen Krankenhaus, das die Medikamententreue bei chronisch kranken Patienten mit hoher Genauigkeit (89,5 %) erfolgreich vorhersagt und einen kompakten, ressourceneffizienten Merkmalssatz identifizierte, der für den Einsatz in ressourcenarmen Gesundheitssystemen geeignet ist.

Afriyie Karikari Bempah¹, Enimil Kweku Boateng¹, Francis Arku¹, Samuel Bonsu–Duah¹2026-09-09
💻 Informatik

Chest2Vec: A multipurpose text encoder conditioned by instructions for chest radiograph and computed tomography reports

Das Papier stellt Chest2Vec vor, einen vielseitigen, instruktionsgesteuerten Text-Encoder, der in den Größen 0,6 Mrd. und 4 Mrd. Parametern verfügbar ist und sowohl Thorax-Röntgenaufnahmen als auch CT-Berichte effektiv für Aufgaben wie Retrieval, Klassifizierung und Bild-Text-Supervision verarbeitet, wobei er eine überlegene Leistung bei CT-Berichten im Vergleich zu bestehenden Modellen demonstriert.

Hanbin Ko, Rong Yang, Dongheon Lee, Chang Min Park2026-09-09
💻 Informatik

Partial Multi-Label Learning via Structure-Regularized Negative-Label Completion

Dieses Paper schlägt die Instance-Aware Partial Negative Completion (IPNC) vor, ein strukturreguliertes Framework, das durch die Kopplung eines Multi-Output-Prädiktors mit Merkmals- und Score-basierten Graphstrukturen beschränkte weiche negative Zielwerte lernt, um ambivalente Kandidatenlabels im Partial Multi-Label Learning effektiv zu handhaben und dabei eine überlegene empirische Leistung über diverse Datensätze hinweg zu erzielen.

Xiangjun Kong, Yanshan Xiao, Hang Qu, Xiaodong Chen, Yu Chen2026-09-09
💻 Informatik

FCA-Attention: Neuro-Symbolic Integration via Concept Lattice Priors for Joint Clinical Entity and Relation Extraction

Das Paper schlägt FCA-Attention vor, ein neuro-symbolisches Framework, das aus der Formalen Konzeptanalyse abgeleitete Gitter-Priors mit BERT-Repräsentationen integriert, um die gemeinsame klinische Entitäten- und Relationsextraktion zu verbessern und dabei eine gesteigerte Leistung sowie Interpretierbarkeit zu erreichen, ohne auf externe Wissensgraphen zurückzugreifen.

Chunlei Cheng, Shujun Tan, Xinyi Xiong, Cong Cheng2026-09-09
💻 Informatik

Neighborhood Convergence of Linearized Gossip ADMM for Heterogeneous Nonconvex Multi-Agent Optimization

Dieses Paper schlägt den Heterogenitäts-adaptiven asynchronen ADMM-Algorithmus (HA-ADMM) vor, welcher ρ\rho-gewichtetes Push-Sum-Mixing und adaptive Straffunktions-Updates nutzt, um durch die explizite Charakterisierung und Abschwächung der Auswirkungen von Gradientendissimilarität, Lipschitz-Spread und Kommunikationsverzögerungen eine Nahezu-Stationarität in heterogener nichtkonvexer Multi-Agenten-Optimierung zu erreichen.

Zhonghui Xue, Yazheng Dang2026-09-09