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2456 Arbeiten

💻 computer science

Large Language Model-Powered Administrative AI Agents for Healthcare Documentation Automation: A GPT-4 Framework for Clinical Workflows

Diese Studie schlägt ein GPT-4-Framework zur Automatisierung zentraler administrativer Dokumente im Gesundheitswesen, wie etwa Entlassungsbriefe und Versicherungsansprüche, vor, das durch Prompt Engineering eine hohe Flüssigkeit und Kohärenz demonstriert, während gleichzeitig die Notwendigkeit zukünftiger Arbeiten hervorgehoben wird, um die faktische Genauigkeit und die Integration in die reale Welt zu adressieren.

Patrick O. Akinwumi, Meihua Qian, Oyinkansola A. Babatope, Richard O. Ogunleye, Taiwo A. Olorunsogbon2026-06-30
💻 computer science

A Compressive Sensing Inspired Monte-Carlo Method for Combinatorial Optimization

Dieses Papier führt einen Monte-Carlo-kompressiven Optimierungsalgorithmus ein, der zufällige Abfragen nutzt, um verallgemeinerte Momente zu schätzen, und einen umfunktionierten kompressiven Greedy-Algorithmus zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme verwendet, wobei er eine wettbewerbsfähige Leistung gegenüber Dual Annealing, theoretische Rechtfertigung und eine auf Rechenressourcen abstimmbare Anpassungsfähigkeit bietet.

Baptiste Chevalier, Shimpei Yamaguchi, Wojciech Roga, Masahiro Takeoka2026-06-30
💻 computer science

Federated Fake News Detection Via Global Self-Attention and Inverse Variance Aggregation Under Data Heterogeneity

Dieses Paper schlägt FedSAG-IVW vor, ein Federated-Learning-Framework, das lokale Self-Attention-Mechanismen mit inverser Varianzgewichtung und Tikhonov-Regularisierung kombiniert, um effektiv Fake News zu detektieren und gleichzeitig Datenheterogenität sowie den Datenschutz zu adressieren, wobei eine überlegene Genauigkeit über mehrere Datensätze hinweg erreicht wird.

NOVY JACOB Puthukkunnathu, Madhu Viswanatham V2026-06-30
💻 computer science

Digital Reconstruction of Lacquer Art Surfaces Using Computer Vision and Generative Models

Dieses Paper stellt das Structure-Aware Collaborative Generative Framework (SACGF) vor, eine neuartige Pipeline, die Stable Diffusion, ControlNet und SAM integriert, um durch die Balance von struktureller Konsistenz, Texturtreue und Stilkohärenz eine hochpräzise digitale Rekonstruktion von Lackkunstoberflächen zu erreichen, validiert durch eine neue quantitative Metrik und einen spezialisierten Datensatz.

xuelan He2026-06-30
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INTeNT-aWaRe Semantic Edge Intelligence for Autonomous 6G Vehicular and UAV Communication Networks

Dieses Paper schlägt SEM-EDGE-X vor, ein absichtkeitsbewusstes semantisches Edge-Intelligence-Framework, das semantische Merkmalsextraktion, adaptives Routing und Multi-Agenten-Koordination integriert, um konventionelle Kommunikationsmodelle in latenzarmen, dynamischen 6G-UAV–Fahrzeug-Netzwerken signifikant zu übertreffen.

Salma Begum, Mudassir Khan, G Suresh Babu, S Raghavi2026-06-30
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Machine Learning-Based Waiting Time Prediction for Priority Queues with Preemptive and Non-Preemptive Service Rules

Diese Arbeit zeigt, dass Machine-Learning-Modelle, insbesondere rekurrenten neuronalen Netzen, Wartezeiten in komplexen, zeitvarianten Prioritätswarteschlangensystemen unter Verwendung von lediglich Warteschlangenlänge und Kundenpriorität präzise vorhersagen können und dabei baumbasierte Methoden bei nicht-präemptiven sowie verschiedenen präemptiven Bedienregeln übertreffen.

Sahil Singh Bhandari, T.G. Deepak2026-06-29
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AI for Maritime Security: Comparative Evaluation of Convolutional Neural Network and Vision Transformer Architectures for Maritime Object Detection

Diese Studie bewertet sechs Deep-Learning-Architekturen für die Objekterkennung im maritimen Bereich unter verschiedenen Wetterbedingungen und zeigt auf, dass das Vision Transformer (ViT)-Modell die CNN-basierten Alternativen übertrifft, indem es eine Genauigkeit von 100 %, die niedrigsten Fehlerraten und die schnellste Verarbeitungsgeschwindigkeit erreicht, wodurch dessen Potenzial zur Verbesserung der KI-gestützten maritimen Sicherheit und Überwachung hervorgehoben wird.

Ismet Gocer, Zakirul Bhuiyan, Shakeel Ahmad, Raza Hasan2026-06-29
💻 computer science

Kernel Alignment-based Hybrid Heterogeneous Attribute Space Three-way Clustering for Disease Feature Recognition

Dieses Papier schlägt eine neuartige Merkmalsauswahlmethode vor, die Kernel-Alignment integriert, um heterogene medizinische Daten innerhalb eines Reproduzierbaren Hilbert-Raums zu vereinheitlichen, und das Drei-Wege-Clustering erweitert, um Grenzunsicherheit explizit zu modellieren, wodurch die Dimensionalität effektiv reduziert und gleichzeitig die Genauigkeit sowie die Stabilität der Krankheitsvorhersage auf multimodalen klinischen Datensätzen signifikant verbessert wird.

Cheng Qian, Tinggui Chen, Jianjun Yang2026-06-29
💻 computer science

Rule-to-Data Knowledge Transfer via Optimal Transport for Weakly Supervised Anomaly Detection on Transaction Graphs

Dieses Paper schlägt ein schwach überwachtes Framework für die Anomalieerkennung in Transaktionsgraphen vor, das den optimalen Transport nutzt, um hierarchische Regelsemantiken, die aus Entscheidungsbäumen abgeleitet wurden, mit kontinuierlichen Transaktionsrepräsentationen auszurichten, wodurch qualitativ hochwertige Pseudo-Labels generiert werden und bestehende Baselines auf Benchmark-Datensätzen übertroffen werden.

Qiuyang Zhang, Keyang Chen, Mingxuan Jiang, Yuan Shui, Yandan Tan, Zhixin Li, Hongbin Zhu, Hongfeng Chai2026-06-29