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2456 Arbeiten

💻 computer science

Transformers Achieve 4× Better Cross-Scanner Generalization Than CNNs: Multi-Center Validation of 3D Swin Transformers Across 1,066 Subjects

Diese Studie zeigt, dass 3D-Swin-Transformer die Leistungsfähigkeit von faltungsbasierten neuronalen Netzen bei der Scanner-übergreifenden Generalisierung für die Hippocampus-Segmentierung signifikant übertreffen, indem sie eine nahezu invariante Performance über diverse Multi-Center-Datensätze hinweg ohne Feinabstimmung erreichen und damit einen neuen Standard für den klinischen Einsatz etablieren.

Sunita Bali, Mahantesh C Elemmi2026-07-02
💻 computer science

Combining opinion and structural similarity in link recommendations to counter extreme polarization

Diese Arbeit zeigt, dass sowohl meinungsbasierte als auch strukturelle Ähnlichkeit die Polarisierung in sozialen Netzwerken vorantreiben, während die strategische Kombination dieser Mechanismen in Link-Empfehlungsalgorithmen die Netzwerkfragmentierung verhindern und das Nebeneinander moderater Meinungen fördern kann.

Gabriella Dantas Franco, Marta C. Couto, Vítor V. Vasconcelos, Fernando P. Santos2026-07-02
💻 computer science

A Multimodal Hybrid Deep Learning Framework for Early Depression Detection Using Digital Footprint and Behavioural Data

Dieses Paper schlägt ein erklärbares multimodales hybrides Deep-Learning-Framework vor, das Smartphone- und Wearable-Sensordaten integriert, um durch die Nutzung fortschrittlicher Feature-Engineering-Methoden und Attention-Mechanismen eine hochgenaue Früherkennung von Depressionen zu erreichen, indem es entscheidende Verhaltensindikatoren wie Schlafunregelmäßigkeiten, verringerte Mobilität, sozialen Rückzug und erhöhte nächtliche Smartphone-Nutzung identifiziert.

Sucheta V Kolekar, Aditi Saxena, Selvam Ramachandran2026-07-02
💻 computer science

Speech Representation System For The Karakalpak Automatic Speech Recognition

Dieses Papier präsentiert ein automatisches Spracherkennungssystem für Karakalpakisch auf Basis der wav2vec 2.0 XLS-R-Architektur, das einen neu erstellten 50-stündigen Karakalpakischen Sprachkorpus nutzt, um eine Wortfehlerrate von 21,10 % zu erreichen, und den Einfluss des Volumens an gelabelten Daten auf die Erkennungsleistung bei ressourcenarmen Sprachen demonstriert.

Niyetbay Uteuliev, Jabbar Kudaybergenov, Tangirbergen Kudaybergenov, Avazjon Marakhimov, Alpamis Kutlimuratov, Kabul Khu (…)2026-07-02
💻 computer science

Designing Self-Explanatory Products: Integrating AI-Guided Assembly with Product Form as a Cognitive Instruction System

Dieses Paper schlägt ein KI-gestütztes Montage-Framework vor, das echtzeitbasierte, kontextsensitive Anweisungen direkt in das Produktdesign integriert, um statische Handbücher zu ersetzen, und demonstriert durch eine Nutzerstudie, dass dieser Ansatz die Montagezeit, Fehler, Zögern und die kognitive Belastung im Vergleich zu herkömmlicher manueller Anleitung signifikant reduziert.

Rafat Saleh Madani2026-07-02
💻 computer science

An Irregular Time-Aware Deep Learning Pipeline for Early Sepsis Prediction in Sparse ICU Trajectories

Diese Studie schlägt ein Time-Decay Gated Recurrent Unit (TD-GRU)-Modell vor, das den zeitlichen Zerfall auf den verborgenen Zustand beschränkt, um die Rohwerte klinischer Daten zu bewahren, und demonstriert einen statistisch glaubwürdigen Netto-Klinischen-Nutzen sowie eine überlegene Leistung gegenüber mehreren Baselines für die frühzeitige Sepsis-3-Vorhersage in spärlich besetzten, unregelmäßig abgetasteten Intensivstation-Trajektorien.

Annette Nayana Nellyet, Manpreet Kaur, Navdeep Kaur2026-07-02
💻 computer science

A Complete-Coverage Path-Planning Algorithm Based on Local Path Cost

Dieses Papier schlägt CCPP-LPC vor, einen Algorithmus zur Pfadplanung mit vollständiger Abdeckung, der ein lokales Pfadkostenbewertungsmodell und eine adaptive, dual gesteuerte Perturbationsstrategie nutzt, um die Einschränkungen bestehender heuristischer Methoden zu überwinden und dadurch eine überlegene Recheneffizienz sowie Pfadoptimierung in komplexen Umgebungen zu erreichen.

Xia Wang, Yuhang Zhu, Jianing Tang, Zhongbin Dai, Chenjia Li2026-07-02
💻 computer science

Event Detection in Social Networks Using Polarization Dynamics

Dieses Paper schlägt eine auf Polarisierung basierende Methode zur Anomalieerkennung unter Verwendung des Minimum Effort to Consensus (MEC)-Index auf Social-Media-Daten vor und zeigt auf, dass die Überwachung von Verschiebungen in der öffentlichen Uneinigkeit herkömmliche volumenbasierte Ansätze bei der Identifizierung signifikanter Ereignisse übertrifft, was durch eine Fallstudie der Debatte über die kolumbianische Rentenreform 2024 auf X validiert wurde.

James Andres Payan Caicedo, Robinson Duque Agudelo, Victor Bucheli Guerrero2026-07-02
💻 computer science

A Novel Hybrid VMD-TCN-BiGRU Model for Solar Irradiation Prediction Using Long-Term Monthly Meteorological Data

Diese Studie schlägt ein neuartiges hybrides Deep-Learning-Modell vor, das Variational Mode Decomposition (VMD), Temporal Convolutional Network (TCN) und Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) kombiniert und bei der Vorhersage der langfristigen monatlichen Solarstrahlung unter Verwendung von NASA POWER-Daten aus der Türkei neun andere Algorithmen des maschinellen Lernens signifikant übertrifft.

Suat Ozturk, Ahmet Emir, Halil Ibrahim Topal2026-07-02
💻 computer science

A Deep Learning-Based Brain Tumor Classification System Using MRI Images from Bangladesh 

Dieses Paper präsentiert ein auf DenseNet-121 basierendes Deep-Learning-System, das eine Genauigkeit von 96,52 % bei der Klassifizierung von vier Arten von Hirntumoren aus bangladeschischen MRT-Datensätzen erreicht, während es Grad-CAM und verwandte Techniken einsetzt, um die Transparenz und Vertrauenswürdigkeit des Modells zu gewährleisten.

Ajaj Anwar Anik, Durjoy Kumer Ghosh, Mahfuzur Rahman, Mossa. Samsur Nahar Setu2026-07-01