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2456 Arbeiten

💻 computer science

PRISM-VFL: A Differentially Private Vertical Federated Framework for Heterogeneous Multi-Task Clinical Prediction

PRISM-VFL ist ein Framework für differenziell privates vertikales föderiertes Lernen, das LSTM-Encoder mit einem Multi-Gate-Mixture-of-Experts-Modul integriert, um das gleichzeitige Training heterogener klinischer Vorhersageaufgaben zu ermöglichen, wobei es zeigt, dass die Vorhersage der In-Hospital-Mortalität unter moderaten Datenschutzbeschränkungen klinisch lebensfähig bleibt, während andere Aufgaben wie Dekompensation und Phänotypisierung trotz der effektiven Unterdrückung von Label-Inferenz-Angriffen erhebliche Nutzenherausforderungen aufweisen.

Amelia A. Soare, Roland V. Bumbuc, H. Ibrahim Korkmaz, Vivek M. Sheraton2026-06-26
💻 computer science

Machine Learning Research in India: Institutions, Citation Patterns, and Research Trajectories Among Top-Cited Scholars on Google Scholar

Dieses Paper führt den bibliometrischen Datensatz Scholar-India-ML ein, um die Zitiermuster und Forschungstrajektorien von 478 meistzitierten indischen Experten im Bereich des maschinellen Lernens zu analysieren, wobei aufgezeigt wird, dass das Indian Institute of Science und das Indian Statistical Institute die IITs hinsichtlich des Zitations-Impacts übertreffen, während Industrielabore als bedeutende Akteure im KI-Ökosystem des Landes hervorgehen.

Kunal Dhanda2026-06-26
💻 computer science

WSN-Derived Node Deployment and Data Transmission Model Using HEED Routing Protocol for Large-Scale IoT Network Applications

Dieses Papier schlägt ein adaptives, auf drahtlosen Sensornetzwerken basierendes Modell zur IoT-Knotenbereitstellung und Datenübertragung vor, das das HEED-Clustering-Protokoll mit den IEEE 802.11x-Standards und Deep-Learning-Analysen integriert, um die Energieeffizienz zu optimieren, die Netzwerklebensdauer zu verlängern und die Dienstgüte in groß angelegten IoT-Anwendungen zu verbessern.

Abirama Sundari Purshothaman, C. Sankar Ram2026-06-26
💻 computer science

Can Large Language Models Substitute for Human Raters? Reliability and Validity of Urban Design Quality Assessment

Diese Studie bewertet die Zuverlässigkeit und Validität multimodaler LLMs für die Bewertung des Stadtdesigns in Seoul und stellt fest, dass sie zwar bei visuell expliziten Merkmalen gut abschneiden, ihre Unfähigkeit, menschliche Bewertungen für kontextuelle oder proportionale Variablen vollständig zu replizieren, ihre Eignung auf elementspezifische statt universelle Anwendungen beschränkt.

Wookjae Yang, Jihyun Hwang, Reid Ewing2026-06-26
💻 computer science

Imaging without Images: Using Artificial Intelligence for Direct Discovery of Spatial Signatures in the Absence of Image Reconstruction

Dieses Paper schlägt ein maschinelles Lernparadigma vor, das die traditionelle Bildrekonstruktion umgeht, um relevante Entitäten wie Krankheiten direkt aus minimalen Messungen zu detektieren, wodurch die Akquisitionskosten und die Zeit erheblich reduziert werden, während die diagnostische Genauigkeit beibehalten wird.

Sumit Chopra, Raghav Singhal, Angela Tong, Rajesh Ranganath, Hersh Chandarana, Daniel Sodickson2026-06-26
💻 computer science

Agentic Task Allocation for Heterogeneous Multi-Robot Systems: A Hybrid LLM and Local Search Approach

Dieses Paper schlägt ein hybrides Aufgabenallokations-Framework für heterogene Multi-Roboter-Systeme vor, das ein Large Language Model zur Generierung hochwertiger Initiallösungen basierend auf natürlicher Sprache mit einem speichergesteuerten Speed-Up Slow-Down Local-Search-Algorithmus kombiniert und dabei eine Reduktion der Missions-Makespan um 17,07 % im Vergleich zu traditionellen Methoden bei gleichzeitiger Beibehaltung der Skalierbarkeit erreicht.

Huibo Zhang, Shengkang Chen, Ziyi Xia, Huan Yin, Fumin Zhang2026-06-26
💻 computer science

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

Dieses Paper stellt den Virtual Speech Therapist (VST) vor, eine KI-gestützte, durch Kliniker ergänzte Plattform, die auf Deep Learning basierende Stotterklassifizierung mit dem Reasoning von Multi-Agenten-Large-Language-Models integriert, um personalisierte, evidenzbasierte Therapiepläne zu generieren, zu kritisieren und zu verfeinern, die der fachlichen Überprüfung und Implementierung durch Experten dienen.

Shakeel SHEIKH, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Gonçalo Leal, Björn W. Schuller2026-06-26
💻 computer science

The Dice Roll Method: A StandardizedProtocol for Measuring Stochastic Bias in Large Language Model Output

Dieses Paper stellt die „Dice Roll Method“ vor, ein statistisch fundiertes Protokoll, das fehlerhafte parametrische Annahmen durch ein auf der Negativbinomialverteilung basierendes GLMM-Framework und simulationsbasierte Power-Analyse ersetzt, um standardisierte Iterationszahlen und Zuverlässigkeitsschwellenwerte für die Messung stochastischer Bias in den Ausgaben großer Sprachmodelle festzulegen.

Dmitrij Żatuchin2026-06-26
💻 computer science

MobiShield: Federated Android Malware Detection with Adaptive Differential Privacy under Concept Drift

MobiShield ist ein neuartiges Federated-Learning-Framework für die Erkennung von Android-Malware, das gleichzeitig nicht-IID-Datenheterogenität, Concept Drift und Datenschutzverletzungen adressiert, indem es adaptive Merkmalsgewichtung, Hoeffding-basierte Drift-Erkennung und einen dynamischen Differential-Privacy-Mechanismus integriert, der die Rauschpegel als Reaktion auf Verteilungsverschiebungen anpasst.

Amit Patel, Deepak Singh Tomar, R. K. Pateriya, Yogesh Kumar Sharma2026-06-26
💻 computer science

Securing IoMT with Federated Learning: A Hybrid Deep Learning and Ensemble-Based Intrusion Detection Framework

Dieses Paper schlägt ein Framework für föderiertes Lernen zur Wahrung der Privatsphäre vor, das ein hybrides Modell aus einem Deep Neural Network und XGBoost integriert, um Cyberbedrohungen in Internet-of-Medical-Things-Umgebungen effektiv zu erkennen und gleichzeitig Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz, nicht-identisch verteilten (non-IID) Datenverteilungen und adversen Angriffen zu bewältigen.

Ifeanyi Nwokoro, Edgar Osaghae, Saheed Kayode, Tombari Sibe2026-06-26