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2456 Arbeiten

💻 computer science

A Lightweight Retrieval-Grounded Framework for Hallucination Detection and Correction in Large Language Models

Dieses Paper schlägt ein leichtgewichtiges, modulares, auf Retrieval basierendes Framework vor, das Halluzinationen in Large Language Models durch die Nutzung von TF-IDF-Evidenz-Retrieval und gewichteter Verifizierung effektiv erkennt und korrigiert und dabei eine hohe Erkennungsgenauigkeit sowie eine signifikante Reduktion von Halluzinationen ohne den Rechenaufwand von Multi-LLM-Inferenz erreicht.

Ravikiran Krishnaprasad2026-06-26
💻 computer science

A Conceptual Framework for Secure and QoS-Aware IPv6 Networks Using Artificial Intelligence and Blockchain

Dieses Paper schlägt ein neuartiges konzeptionelles Framework, Secure QoS-IPv6, vor, das KI-gestützte Anomalieerkennung, eine leichtgewichtige Consortium-Blockchain und Deep-Reinforcement-Learning-basiertes Routing innerhalb einer vierschichtigen SDN- und 6TiSCH-Architektur synergetisch integriert, um die Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Vertrauen und Dienstgüte (Quality of Service) in ressourcenbeschränkten, heterogenen IPv6-IoT-Netzwerken ganzheitlich zu adressieren.

Reema Roychaudhary2026-06-26
💻 computer science

Publication time valid prediction of citation risk outcomes in a bounded clinical specialty literature corpus

Diese Studie zeigt, dass Zitationsrisiko-Ergebnisse für klinische Gastroenterologie-Artikel unter Verwendung ausschließlich von Veröffentlichungshistorien-Informationen präzise vorhergesagt werden können, wobei semantische Baselines und Ganzdokument-Embeddings eine hohe Leistungsfähigkeit bei der Identifizierung von Artikeln mit geringer Zitationsrate innerhalb eines begrenzten Literaturkorpus erreichen.

Sunny Chung, Charles Kahi, Siddharth Singh2026-06-26
💻 computer science

Foreground-Oriented Response Calibration for Unknown Object Detection

Das Papier schlägt CAFR vor, ein Zwei-Pfad-Detektions-Framework, das die Erkennung unbekannter Objekte durch den Einsatz eines asymmetrischen Rektifikationsmechanismus zur Vermeidung von Überkonfidenz bei bekannten Kategorien sowie durch eine prototypengesteuerte Vordergrundmodellierung zur Verbesserung der Objektivitätsabschätzung verbessert und dadurch überlegene Präzisions- und F1-Werte erzielt, während gleichzeitig eine stabile Leistung bei bekannten Kategorien beibehalten wird.

Hebo Zhi, Junhao Li, Shiyan Fan, Jun Zhang2026-06-26
💻 computer science

Learning-Driven Autonomy in Open-Architecture Autopilots

Dieses Paper schlägt ein lerngetriebenes Autonomie-Framework für sicherheitskritische Open-Architecture-Autopiloten vor, das eine triadisch konditionierte CVAE zur unsicherheitsbewussten Prognose mit einer risikobewussten MPC und einem durch Control Barrier Functions gesicherten Safety-Filter integriert, welche alle innerhalb einer heterogenen, dreifach redundanten Architektur orchestriert werden, um eine sichere, adaptive Fahrzeugnavigation zu gewährleisten.

Lakshman Mahto2026-06-26
💻 computer science

A Dual-Channel Patent Vectorization Method Based on Claim Structure Analysis

Dieses Paper schlägt eine dual-channel Patentvektorisierungsmethode vor, die eine Analyse der Patentanspruchsstruktur nutzt, um System- und Detail-Semantik separat zu kodieren, welche anschließend über einen Gating-Mechanismus mit Dekorrelationskorrektur fusioniert werden, wodurch die Genauigkeit des Patentabgleichs gegenüber bestehenden Volltext-Baselines signifikant verbessert wird.

Jiangtao Li, Wenlong Feng, Mengxing Huang, Siling Feng, Fu Gao2026-06-26
💻 computer science

MotionMonitor: A Technology Probe for Accessible Wearable Interfaces to Support Interpretation of ADHD-Related Behaviors in Classrooms

Dieses Paper präsentiert MotionMonitor, eine Technologie-Probe, die Smartwatch-Sensorik und mobile Schnittstellen kombiniert, um Kliniker und Pädagogen bei der Interpretation von ADHD-bezogenen Verhaltensweisen im Klassenzimmerkontext zu unterstützen, wobei betont wird, dass effektive Wearable-Systeme die nuancierten Umgebungsaspekte bewahren, die Ablenkung der Schüler minimieren und als Impulse für das menschliche Sinnverstehen dienen müssen, anstatt automatisierte Diagnosetools zu sein.

Franceli L. Cibrian, Lauren Min, Ariel Han, Katelyn Teav, Kayla Anderson, Hector M. Camarillo-Abad2026-06-26
💻 computer science

Annotation-Consistent Diffusion Augmentation for Data-Scarce Pest Instance Segmentation

Dieses Paper schlägt ein domänenspezifisches, auf Diffusion basierendes Datenaugmentierungs-Framework vor, das annotationskonsistente synthetische Bilder für seltene Schädlingsarten auf Klebefallen generiert, wodurch die Datenknappheit effektiv überbrückt und die Instanzsegmentierungsleistung über mehrere Architekturen hinweg signifikant verbessert wird, ohne dass zusätzliche manuelle Labeling-Aufwände erforderlich sind.

Jung-sang Yoo, Seung-Hwan Yang2026-06-26
💻 computer science

Divergent research orientations of affective and emotion concepts in artificial intelligence education through a bibliometric analysis

Durch eine bibliometrische Analyse von 401 Dokumenten aus den Jahren 2020 bis 2025 zeigt diese Studie auf, dass die KI-gestützte Forschung zu Affekt und Emotion zwar zu einem kohärenten Ökosystem mit einem signifikanten Wachstumsimpuls im Jahr 2023 gereift ist, die beiden Konzepte jedoch divergierende Orientierungen aufweisen – wobei sich die „affektive“ Forschung auf die Bildungspraxis und die „Emotions“-Forschung auf die technologische Entwicklung konzentriert –, was ein vorgeschlagenes Duales Wissensproduktionsmodell zur Steuerung der interdisziplinären Zusammenarbeit erforderlich macht.

Hsiang Ni Tsai, Sheng Yi Wu2026-06-26