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2456 Arbeiten

💻 computer science

A Risk-Oriented Verification and Validation Framework for Hallucination Detection in Public-Sector LLM Systems

Dieses Paper schlägt ein risikoorientiertes Verifizierungs- und Validierungsframework vor, das die Halluzinationserkennung in LLMs des öffentlichen Sektors von einer rein technischen Herausforderung in ein Governance-Thema transformiert, indem es einen zusammengesetzten Risikoindex einführt, um operative Entscheidungen wie Aufschub oder menschliche Eskalation zu steuern und dadurch Rechtssicherheit sowie administrative Rechenschaftspflicht zu gewährleisten.

Nguyen Binh2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Forecasting the Onset of Hallucination: Causal, Token-Level, Black-Box Survival Analysis During Generation

Dieses Paper führt ein kausales Überlebensanalyse-Framework auf Token-Ebene ein, das den Beginn von Halluzinationen in großen Sprachmodellen erfolgreich vor deren Auftreten prognostiziert, indem es einen AUROC von 0,777 durch die Detektion von Text-Neuheitsdrift erreicht und Warnungen etwa 11 Token früher als herkömmliche Post-hoc-Detektoren bereitstellt.

Igor Itkin2026-07-10
💻 computer science

NPDO: Neural Prediction Direction Optimizer for Fast VVC Intra Coding

Dieses Paper schlägt NPDO vor, ein hybrides neuronales Framework, das eine multiskalige Merkmalsextraktion mit hierarchischen CNN- und Vision-Transformer-Architekturen kombiniert, um den Suchraum der VVC-Intra-Prädiktion intelligent zu beschneiden, wodurch eine Reduktion der Kodierzeit um 54,0 % bei nur 1,18 % BD-Rate-Zunahme im Vergleich zur VTM 23.0 Referenz erreicht wird.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-10
💻 computer science

ADONIS: Adaptive Digital Twin-Driven Orchestration for Network-Intelligent Slicing in 6G Edge Environments

Dieses Paper schlägt ADONIS vor, ein dezentrales Framework für 6G-Network-Slicing, das eine hierarchische, Edge-Federated-Digital-Twin-Architektur, einen Spatio-Temporal-Graph-Neural-Network-Scheduler und ein neuartiges Delta-Encoding-Protokoll nutzt, um den Synchronisationsoverhead und SLA-Verletzungen zu minimieren sowie die Konvergenz der Ressourcenallokation zu gewährleisten.

Aritrik Ghosh2026-07-10
💻 computer science

Mining Focus-Aware Dense Subgraphs in Dynamic Multilayer Networks with Adaptive Updates

Dieses Paper schlägt das Focus-Aware Adaptive Dense Subgraph (FAADS)-Framework vor, welches durch einen inkrementellen Update-Mechanismus effizient hochwertige dichte Subgraphen in dynamischen mehrschichtigen Netzwerken extrahiert und dabei signifikante Geschwindigkeitsverbesserungen gegenüber dem aktuellen Stand der Technik erzielt, während eine nahezu optimale Dichtequalität beibehalten wird.

Huang Qibao¹, Rao Linghong¹，2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Deep Learning for Student Outcomes Temporal Deep Learning for Student Outcome Prediction: Comparing Multi-Task and Single-Task Approaches on the OULAD Dataset

Unter Verwendung des OULAD-Datensatzes zeigt diese Studie, dass BiLSTM-Modelle zwar Gradient-Boosting-Baselines bei der Vorhersage von Bestehen/Nichtbestehen und Abbruch-Ergebnissen übertreffen, Multi-Task-Learning-Architekturen jedoch trotz moderater Aufgabenkorrelation keinen signifikanten Vorteil gegenüber Single-Task-Ansätzen bieten, was darauf hindeutet, dass diese Ergebnisse auf teilweise unterschiedlichen Verhaltensmustern beruhen.

Haili Qin, Chuanxia Zhang, Linkai qi2026-07-10
💻 computer science

Supervised Machine Learning for Predicting Power Conversion Efficiency in Perovskite Solar Cells: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis

Diese Arbeit präsentiert eine systematische Übersicht und eine quantitative Meta-Analyse von 36 Studien, die aufzeigen, dass baumbasierte Ensemble-Methoden der effektivste überwachte maschinelle Lernansatz zur Vorhersage der Effizienz von Perowskit-Solarzellen sind, während sie gleichzeitig zentrale Herausforderungen bei der Datenstandardisierung identifizieren und eine umfassende Roadmap vorschlagen, um die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der ML-gestützten photovoltaischen Entwicklung zu verbessern.

Ajaz Husain Warsi, Faiyaz Ahamad2026-07-10
💻 computer science

ThinkCode Framework for AI Mediated Programming Education and Cognitive Skill Development

Dieses Paper stellt ThinkCode vor, ein KI-gestütztes Scaffolding-Framework, das ein Hint-First-Interaktionsparadigma nutzt, um kognitive Entlastung und Kompetenzverlust in der Programmierausbildung durch die Durchsetzung von aktivem Abruf und schrittweiser Argumentation vor der Offenlegung vollständiger Lösungen entgegenzuwirken.

Muhammad Rizwan, Mustafa Irfan, soniya priyatharsini, Renjith Radhakrishnan2026-07-10
💻 computer science

Lightweight YOLOv8 with Multi-Module Optimization for Electric Bicycle Rider Helmet Detection

Dieses Paper schlägt ein verbessertes, leichtgewichtiges, auf YOLOv8 basierendes Detektionssystem vor, das durch Multi-Modul-Optimierungen erweitert wurde, um bestehende Einschränkungen hinsichtlich Genauigkeit, Echtzeitleistung und Kompatibilität mit Edge-Geräten bei der Erkennung von Helmen bei E-Bike-Fahrern in komplexen Verkehrsszenarien zu überwinden.

Yalei Dong, Fengchen Wei2026-07-10
💻 computer science

QKT: Quantum Kernel Transformer for High-Dimensional Classification Across Modalities

Das Paper stellt den Quantum Kernel Transformer (QKT) vor, eine hybride Architektur, die einen trainierbaren parametrisierten Quantenschaltkreis als nichtlineare Einbettungsschicht nutzt, um eine wettbewerbsfähige oder überlegene Leistung bei vielfältigen hochdimensionalen Klassifikationsaufgaben in den Bereichen Text, Tabellen, Audio und Physik zu erzielen, während sie gleichzeitig Robustheit gegenüber Instabilität demonstriert und spezifische Einschränkungen in der Bildverarbeitung identifiziert.

Hao-Yuan Chen2026-07-10