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2503 Arbeiten

💻 computer science

Verified Self-Improving Learning of Large Language Models for Multi-Objective Point-Spec Circuit Design

Dieses Paper stellt \methodfull vor, ein simulationsgesteuertes, selbstverbesserndes Framework, das durch den Einsatz von Pareto-verifizierter Präferenzoptimierung und sicherer Proximaler-Policy-Optimierung iterativ Schaltkreisschaltpläne generiert, verifiziert und repariert, um eine hochpräzise, multiobjektive Punkt-Spezifikations-Schaltungsentwicklung über diverse Analogfamilien hinweg zu erreichen.

Juzheng Zhang, Kehao Zhang, Jinwen Liu, Yangfan Tang, Lijuan Li, Hongliang Liu, You Chen2026-06-24
💻 computer science

Learning Latent Neural Signatures from EEG Scalograms for Robust Biometric Identification

Dieses Papier schlägt ein robustes, auf EEG basierendes biometrisches Identifizierungssystem vor, das 64-Kanal-Signale über Wavelet-Skalogramme und einen konvolutionalen Autoencoder in 2D-latente neuronale Signaturen umwandelt und anschließend Probanden mittels eines benutzerdefinierten ResNet klassifiziert, um eine Genauigkeit von 99,1 % auf dem PhysioNet Motor Imagery Datensatz zu erreichen.

T. Sameer, R. V. M. Deekshith, P. Karthik, Peeta Basa Pati, Debanjali Bhattacharya2026-06-24
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Enhancing Audio Feature Extraction viaReservoir Convolution

Dieses Papier schlägt zwei auf Reservoir Computing basierende architektonische Modifikationen vor, welche die traditionelle, rechenintensive MFCC-Merkmalsextraktion durch effiziente Zeitbereichs-Faltungen ersetzen und durch entweder ein dezentrales Multi-Reservoir-Ensemble oder einen einzelnen zusammengesetzten Wellenform-Ansatz eine überlegene Leistung bei Spracherkennungsaufgaben erzielen.

Rinku Sebastian, Prof. Simon O'Keefe, Prof. Martin Trefzer2026-06-24
💻 computer science

Personified Images of ChatGPT and Gemini: Exploring Representations of Functional Identity Through Reverse Correlation

Diese Studie nutzt Reverse-Correlation-Methoden, um zu zeigen, dass multimodale LLMs wie ChatGPT und Gemini stabile, selbsterkennende und positiv valenzierte „personifizierte“ Gesichtsbilder generieren, was vorläufige Belege dafür liefert, dass diese Modelle über interne Repräsentationen ihrer funktionalen Identität verfügen könnten.

Chanhee Bae, Jeongyeon Jung, Donghee Kang, Hyeji Kang, Seunghyun Kim, Kayoung Lee, Yeonjae Lee, Seohyeon Mun, Young-gun (…)2026-06-24
💻 computer science

Artificial Intelligence-Based Optimal Classifier for the Prediction of Heart Ailment

Diese Studie zeigt, dass ein mittels acht aus dem Cleveland-Datensatz ausgewählten Schlüsselmerkmalen optimierter Support Vector Machine (SVM)-Klassifikator mit einer Genauigkeit von 90,28 % und einem AUC von 93 % bei der Vorhersage von Herzerkrankungen eine überlegene Leistung im Vergleich zu dreißig anderen Klassifikatoren erzielt.

Sagar Singh Rathore, Amit Garg, Vijay Kumar Soni, Khemraj Deshmukh, Roshni Rathour2026-06-24✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Lessons Learned and Iterative Enhancements: A 2-Year Experience with an Established Responsible AI Framework

Über einen Zeitraum von zwei Jahren hat UNC Health sein Framework für verantwortungsbewusste KI durch die Implementierung eines dreistufigen risikobasierten Systems verbessert, das die Effizienz der Bewertung und die Durchlaufzeiten signifikant verkürzt hat, während gleichzeitig eine strenge Aufsicht gewahrt wurde, was zur erfolgreichen Prüfung von 64 Lösungen und zur Etablierung robuster Mechanismen zur Überwachung nach dem Einsatz mit minimalen unerwünschten Ereignissen führte.

Torre Caparatta, Ada H. Tsoi, Darius K. Byramji, Shahryar Farooq, Kathryn Ruiz, Cassiopeia Frank, Gary Gartner, Noah Sch (…)2026-06-24
💻 computer science

When Does a Partitioned ANN Index Need Active Re-Partitioning Under Drift?  A Characterization and Benchmark 

Diese Arbeit stellt die Prämisse infrage, dass eine aktive Repartitionierung für Vektorsuchindizes unter Data Drift universell notwendig ist, indem sie durch kontrollierte Benchmarks aufzeigt, dass statische Partitionen bei moderater Fluktuation ausreichen, während sie gleichzeitig offenlegt, dass eine inkrementelle Neuzentrierung die kosteneffiziente Lösung für signifikante Verteilungsverschiebungen ist, und letztlich eine Regime-Karte sowie eine Entscheidungsregel für Praktiker bereitstellt, um zu bestimmen, wann Wartung tatsächlich erforderlich ist.

Jaswin Jose2026-06-24
💻 computer science

Learning Safe Multi-Robot Coordination in Industrial Cyber- Physical Systems

Diese Arbeit präsentiert ein Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-Framework für die sichere Koordination von Industrierobotern und zeigt durch Simulationen auf, dass während eine deterministische Greedy-Baseline die vorgeschlagene sichere MARL-Policy in der Effizienz übertrifft, letztere emergente Kommunikationsmuster ermöglicht und die kritische Notwendigkeit einer adaptiven Kommunikationsbandbreite verdeutlicht, um Kollisionsrisiken bei zunehmender Flottengröße zu minimieren.

Bernard Kyiewu, Clinton Amponsah, Linda Bessa-Simons, Andrew Oppong-Asante, Caleb Boakye Yiadom2026-06-24
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Decision-aware machine learning improves academic early warning

Diese Arbeit zeigt auf, dass ein entscheidungsbewusstes maschinelles Lernframework für das akademische Frühwarnsystem herkömmliche regelbasierte und probabilistische Schwellenwertansätze übertrifft, indem es versäumte Interventionen reduziert und durch kontextsensitive Unterstützungsentscheidungen, die aus kalibrierten Risikoschätzungen abgeleitet werden, die Ungleichheiten in der Chancengerechtigkeit verringert.

Trung-Nghia Phung, Gia-Nhu Nguyen, Dac-Nhuong Le, The-Vinh Nguyen2026-06-24
💻 computer science

AI-Driven Integrated Process Optimization and Predictive Maintenance for Industrial Manufacturing Systems

Dieses Paper schlägt ein KI-gestütztes Framework vor, das vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung integriert, um die operative Effizienz und Systemzuverlässigkeit in der industriellen Fertigung durch die Nutzung von Echtzeit-Sensordaten für die Fehlererkennung, die Schätzung der Restlebensdauer sowie die dynamische Parameteranpassung zu steigern.

Arafat Bin Fazle2026-06-24