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2456 Arbeiten

💻 computer science

Autonomous System Vulnerability Remediation: A Survey of Agentic AI, Reinforcement Learning, Benchmarks, and Operational Safety

Diese Übersicht synthetisiert die aufkommende Forschung zur autonomen Behebung von Schwachstellen über diverse Rechenumgebungen hinweg, indem sie die Literatur in sechs zentrale Strömungen und ein formales Closed-Loop-Task-Modell organisiert, um kritische Themen, operative Sicherheitsmechanismen und signifikante Forschungslücken beim Einsatz von agentischer KI und Reinforcement Learning für die sichere Systemreparatur hervorzuheben.

Abanisenioluwa Orojo, Webster Elumelu, Emmanuelli El-Mahmoud, Erika Leal2026-07-14
💻 computer science

Audit Detection Risk Reduction Using Machine Learning: Evidence from 3.3 million Transactions

Diese Studie führt ein vierschichtiges Machine-Learning-Framework ein und validiert dieses, welches das Entdeckungsrisiko bei Prüfungen sowie die Bearbeitungszeit im Vergleich zu traditionellen Methoden durch die Nutzung von unüberwachten und überwachten Modellen auf 3,3 Millionen realen Transaktionen eines mongolischen Energieversorgers signifikant reduziert, während es gleichzeitig einen neuartigen „Aggregation Masking Effect“ bei Anomalien nach dem Benfordschen Gesetz aufdeckt.

Tsetsegjargal Ulambayar, Oyunbileg Pagjii, Oyuntsetseg Luvsandash, Gantulga Garamdorj, Uyanga Sambuu2026-07-14
💻 computer science

An Explainable AI Framework for Thai Dish Recommendation Using Sensory Profiling and Association Rule Mining

Diese Studie schlägt ein Framework für erklärbare KI vor, das Association Rule Mining mit dreidimensionalem sensorischem Profiling integriert, um Transaktionsdaten thailändischer Restaurants zu analysen, wodurch kulturell fundierte Kombinationen von Gerichten aufgedeckt und die Generierung interpretierbarer, authentischer Mahlzeitenempfehlungen ermöglicht wird.

Silada Intarasothonchun, Pongphan Sathatip, Patcharaporn Mahasuweerachai, Kullapapruk Piewthongngam2026-07-13
💻 computer science

A Lightweight Neural Network Approach for Phishing URL Detection

Diese Forschungsarbeit schlägt einen leichtgewichtigen neuronalen Netzwerkansatz zur Erkennung von Phishing-URLs unter Verwendung des PhiUSIIL-Datensatzes vor und zeigt auf, dass die Optimierung von Hyperparametern und die Anwendung von Datenskalierung die Klassifizierungsgenauigkeit signifikant verbessern, während eine geringe Rechenkomplexität beibehalten wird.

Umer Farooq Ali, Syeda Mariam Muzammal, Ruqia Bibi, NZ Jhanjhi, Muhammad Tayyab2026-07-13
💻 computer science

Morphological Priors and Photogrammetric Conditioning for Auditable Generative 3D Miao and Dong Timber Heritage Scenes

Diese Studie schlägt einen auditierbaren generativen Workflow für das Holzkulturerbe der Miao und Dong vor, der morphologische Prioren, photogrammetrische Konditionierung und Provenienzprotokollierung integriert, um überprüfbare semantische und strukturelle Evidenz zu gewährleisten, ohne eine Vermessungsqualität der Rekonstruktion zu beanspruchen.

Jiejun Bai, jiajia Lin, jian Lv, wenzhao Liu, qingni Yuan2026-07-13
💻 computer science

Implementing Random Forest Method for Healthcare Provider Fraud Detection Framework to Mitigate Financial Risk and Cost Optimization in Healthcare Management

Dieses Paper schlägt ein auf Random Forest basierendes Machine-Learning-Framework vor, das durch SMOTE-Tomek zur Klassenausbalancierung verbessert wurde, um Betrug durch Gesundheitsdienstleister effektiv zu erkennen und finanzielle Risiken zu mindern, indem es traditionelle Modelle wie Decision Trees, Logistic Regression, SVM und Naive Bayes in Bezug auf Genauigkeit und zentrale Leistungsmetriken übertrifft.

Jenny Patel2026-07-13
💻 computer science

MSAL-YOLO: a YOLOv8-based detector for small and densely distributed object detection in UAV aerial imagery

Das Papier schlägt MSAL-YOLO vor, einen verbesserten YOLOv8-Detektor, der ein Spatial–Channel Mixed Convolution Modul, einen Multi-Branch Enhanced Coordinate Attention Mechanismus und einen Region-Adaptive Wise-IoU Loss integriert, um die Herausforderungen bei der Detektion kleiner und dicht verteilter Objekte in UAV-Luftbildern effektiv zu bewältigen und signifikante Leistungssteigerungen auf den Datensätzen VisDrone2019 und DOTAv1 zu erzielen.

Fei Ding, Xiufu Du, Haining Zhang, Haibin Liu, Liguo Han2026-07-13
💻 computer science

TRAUMA: A Machine Learning–Based Record Linkage Method for Health Databases

Diese Studie validiert die TRAUMA-Methode, einen auf überwachtem maschinellem Lernen basierenden Record-Linkage-Ansatz unter Verwendung von LightGBM, und zeigt deren überlegene Fähigkeit auf, echte Übereinstimmungen mit hoher Präzision und Spezifität im Vergleich zum traditionellen CIDACS-RL-Tool in brasilianischen Gesundheitsdatenbanken zu identifizieren.

Daniel Scaldaferri Lages, Thayna Karoline Sousa Silva, Patricia Bartholomay Oliveira, Dayan Carvalho Ramos Salles de Oli (…)2026-07-13