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2456 Arbeiten

💻 computer science

Implementation and Study on Liver Cirrhosis Disease Diagnosis Prediction Using a Method for Machine Learning Algorithms: A Comparative Approach Analysis

Diese Arbeit präsentiert eine vergleichende Analyse von Algorithmen des maschinellen Lernens, die auf anonymisierte klinische Datensätze aus dem „Aadarshvelu“-Datensatz angewendet wurden, und zeigt auf, dass ein vorgeschlagenes Label-Attention-Modell eine überlegene diagnostische Genauigkeit (94,05 %) und einen F1-Score (95,05 %) bei der Vorhersage von Stadien der Leberzirrhose erreicht, wodurch ein kosteneffizientes Werkzeug zur Verbesserung der Früherkennung und der klinischen Entscheidungsfindung angeboten wird.

Rajani Kumari, Daya Shankar Singh2026-07-08
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SPIDER-WEB enables a real-time data retrieval of DNA-based data storage

Das Papier stellt SPIDER-WEB vor, ein All-in-One-Codierungs-Framework, das eine Echtzeit-Abfrage konstanter Daten während der DNA-Sequenzierung ermöglicht, dabei Effizienzgewinne von bis zu 9.083-fach gegenüber herkömmlichen Methoden erzielt und eine Leistung auf CD-Niveau mit erfolgreichem Video-Rendering in unter 100 Sekunden demonstriert.

Yue Shen, Haoling Zhang, Xiaoyi Lin, Zhaojun Lan, Demin Xu, Yun Wang, Ziqing Deng, Wen Wang, Jesper Tegner, Xun Xu, Zhi (…)2026-07-08
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Proactive Defence in IoT Networks: A Scoping Review of Security Frameworks and Key Security Elements in Digital Health Systems

Diese Scoping-Review analysiert bestehende IoT-Sicherheitsframeworks für digitale Gesundheitssysteme und zeigt auf, dass aktuelle Lösungen zwar häufig diskrete Bereiche adressieren, es ihnen jedoch an einer umfassenden Integration mangelt, und identifiziert Schlüsselelemente wie Schwachstellenanalysen, Bedrohungsmodellierung und KI als essenziell für die Entwicklung robuster, proaktiver Abwehrmechanismen.

Gihan Gunasekara, Patricia A.H. Williams, Ginger Mudd2026-07-08
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TrOCR for Medieval HTR: A Systematic Ablation Study with Cross-Dataset Validation

Diese Arbeit präsentiert eine systematische Ablationsstudie zur Anpassung von TrOCR für die Erkennung mittelalterlicher Handschriften und zeigt auf, dass spezifische Strategien zum Einfrieren von Schichten sowie die Entfernung der Kontrastnormalisierung eine konkurrenzfähige Genauigkeit auf kleinen historischen Datensätzen erreichen können, während sie gleichzeitig Erkenntnisse zur Validierung über Datensätze hinweg und zur Interpretierbarkeit liefern.

Sachin Sharma, Federico Simonetta, Michele Flammini2026-07-08
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TOPIC: Deep Learning Approach for Network Intrusion Detection and Multi-Class Attack Classification Using UNSW-NB15 Dataset

Diese Studie schlägt ein Deep-Learning-Framework unter Verwendung des UNSW-NB15-Datensatzes für die Netzwerkintrusionserkennung und Multi-Class-Angriffsklassifizierung vor und zeigt auf, dass eine RNN-LSTM-Architektur durch optimierte Datenvorverarbeitungs- und Klassenbalancierungstechniken durch das Erreichen einer Genauigkeit von 97,42 % die ANN- und CNN-Modelle übertrifft.

Akpasam Ekanem, Philip Asuquo, Simeon Ozoumba, Bliss Stephen, Enyinihi Johnson2026-07-08
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Leveraging Machine Learning Models to Predict Probability of Technical and Regulatory Success

Diese Arbeit zeigt, dass interpretierbare Modelle des maschinellen Lernens, die auf öffentlichen Merkmalen der ClinicalTrials.gov-Protokolle trainiert wurden, die Wahrscheinlichkeit des technischen und regulatorischen Erfolgs für Small-Molecule-Studien präzise vorhersagen können, wobei sie Standard-Benchmarks übertreffen und ein reproduzierbares Werkzeug für die risikoadjustierte Bewertung bieten.

Mason Kim, Michael Doane, James Melican, Kevin Wang, Haewon Jung, Cedric Liu2026-07-08
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SupCon-Mamba: A Supervised Contrastive Learning Method for Few-Shot Hyperspectral Target Detection

Das Papier schlägt SupCon-Mamba vor, ein Framework für die Few-Shot-Hyperspektralzielerkennung, das einen Mechanismus zur Kodierung des lokalen Kontextes, ein Pyramiden-Mamba-Modul für eine effiziente multiskalige Spektralmodellierung und überwachtes kontrastives Lernen integriert, um falsch-negative Ergebnisse zu eliminieren und eine überlegene Detektionsleistung mit minimalen beschrifteten Stichproben zu erzielen.

Xingxin Song, Bing Zhou, Jiale Zhao, Lei Deng, Jiaju Ying2026-07-08
💻 computer science

LGAgent: A Structured and Rule-Guided Multi-Agent Framework for Interpretable Legal Reasoning

LGAgent ist ein strukturierter, regelgeleiteter Multi-Agenten-Framework, das kollaborative Interaktionen zwischen LLMs unterschiedlicher Skalierung nutzt, um professionelle juristische Arbeitsabläufe nachzubilden und dadurch eine interpretierbare, verifizierbare und überlegene adjudikative Argumentation im Vergleich zu Standard-Einzelmodell-Ansätzen zu liefern.

Xin Feng, Feng Shu, Manjia Feng, Yi Feng, Haoming Liu2026-07-08
💻 computer science

Online Structure Learning and Planning for Autonomous Robot Navigation using Active Inference

Dieses Paper stellt AIMAPP vor, ein selbstüberwachtes, ROS-kompatibles Framework, das Online-Kartierung, Lokalisierung und Planung für autonome Roboter in unbekannten Umgebungen vereinheitlicht, indem es Active Inference nutzt, um dynamisch spärliche topologische Karten aufzubauen und die Exploration mit zielgerichteter Navigation auszubalancieren, ohne dabei auf vordefinierte Karten oder Vortraining angewiesen zu sein.

Daria de Tinguy, Tim Verbelen, Emilio Gamba, Bart Dhoedt2026-07-08
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Bitcoin Forecasting Engine: Optimizing Neural Networks with Spectral Analysis and Multi Swarm Algorithms

Dieses Papier schlägt eine hybride Bitcoin-Prognose-Engine vor, die eine durch Permutationsentropie gesteuerte zweischichtige Signaldekomposition (CEEMDAN-VMD) mit einem durch Multi-Swarm-Optimierung optimierten Deep Neural Network integriert und damit eine statistisch signifikante überlegene Leistung in Bezug auf Genauigkeit und Richtungsprädiktion im Vergleich zu Baseline-Modellen und Single-Swarm-Alternativen demonstriert.

Ozan Nadirgil2026-07-08