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3657 Arbeiten

💻 Informatik

Predicting Expert-Rated Quality of Large Language Model Responses to Orthopaedic Patient Questions Using Computational Intelligence

Diese Studie bewertet die klinische Qualität von vier großen Sprachmodellen bei orthopädischen Patientenfragen durch Expertenbewertungen und stellt eine generell hohe Leistungsfähigkeit ohne statistisch signifikante Unterschiede zwischen den Modellen fest, während sie gleichzeitig zeigt, dass die Kombination von NLP- und semantischen Merkmalen die von Experten bewertete Genauigkeit schwach vorhersagen kann, trotz der Einschränkungen bei der automatisierten Qualitätsvorhersage.

Volkan Kızılkaya, Murat Aslanyürek, Canan Aslanyürek, Ali Levent, Mehmet Melih Asoğlu2026-10-22
💻 Informatik

Quantifying the Directional Spatial Order of Hakka Architecture: A CNN–LSTM–Attention Framework for Heritage Floor-Plan Analysis in Gannan, China

Diese Studie verwendet ein hybrides CNN–LSTM–Attention-Framework, um die Verkörperung traditioneller Bagua-Kosmologieprinzipien in der Gannan-Hakka-Architektur quantitativ zu validieren, wobei eine hohe graduelle Richtungsordnung über verschiedene Gebäudetypen hinweg nachgewiesen und deutliche Dichtemuster zwischen befestigten Wohngebäuden und öffentlichen Strukturen identifiziert wurden.

Nannan Qu, Ang Li, Qingwen Su, Yinglong Rao, Kuangda Hu, Syarmila Hany binti Haron, Nan Ge2026-10-22
💻 Informatik

Convergence of Differential Privacy and Shannon Entropy in Data Anonymization

Diese systematische Literaturübersicht von 64 Studien zeigt auf, dass Differential Privacy zunehmend dazu eingesetzt wird, syntaktische Anonymisierungsmodelle zu auditieren, anstatt sie zu ersetzen, wobei die Shannon-Entropie als vielversprechende semantische Brücke hervorgehoben wird, um die Interpretierbarkeit und Transparenz hybrider Privacy-Frameworks zu verbessern.

Maria Virgínia Mendonça dos Santos2026-10-22
💻 Informatik

Applying Artificial Intelligence and Big Data Analytics in Forecasting the Effectiveness of Managerial Strategic Decision Making

Diese Studie entwirft und implementiert ein KI-Agenten-System, das in Big Data Analytics integriert ist, um die Effektivität der strategischen Entscheidungsfindung des Managements durch die Verarbeitung rechtlicher Dokumente und die Simulation kognitiver Fähigkeiten vorherzusagen, wobei ein Random Forest Regressor Modell zur Vorhersage von KPI-Ergebnissen verwendet wird.

Minh Trinh Quang2026-10-22
💻 Informatik

FLCHUS-X: Cost-Aware Pruning for Mining Frequent Sequences with Low Average Cost and High Average Utility

Dieses Paper führt FLCHUS-X ein, einen kostenbewussten Pruning-Algorithmus für das Mining häufiger Sequenzen mit niedrigen durchschnittlichen Kosten und hohem durchschnittlichem Nutzen, der den aktuellen Stand der Technik FLCHUSPM verbessert, indem er eine monotone untere Schranke für die durchschnittlichen Kosten etabliert, um aggressivere und sicherere Pruning-Strategien zu ermöglichen, was zu signifikant schnelleren Ausführungszeiten führt.

Quan Van2026-10-22
💻 Informatik

A Lightweight Convolutional Neural Network Framework for Automated Visual Classification of Maize Leaf Diseases

Diese Forschungsarbeit präsentiert eine vergleichende Evaluierung von drei leichtgewichtigen faltungsneuronalen Netzen (MobileNetV2, MobileNetV3-Small und EfficientNet-B0) zur automatisierten Klassifizierung von vier Maisblattkrankheiten und zeigt auf, dass EfficientNet-B0 mit einer Genauigkeit von 96,96 % und einem ROC-AUC von 99,82 % die höchste Leistung erzielte, während gleichzeitig die Recheneffizienz für einen potenziellen mobilen Einsatz gewahrt blieb.

Kayombo Sakachiva, Jackson Phiri, Mayumbo Nyirenda2026-10-22
💻 Informatik

Enterprise AI Readiness in Healthcare: Development and Preliminary Evaluation of a Five-Domain Survey Framework

Diese Studie entwickelte und evaluierte vorläufig ein Fünf-Domänen-Umfrage-Framework zur Bewertung der Bereitschaft für künstliche Intelligenz in Unternehmen im Gesundheitswesen und stellte fest, dass, während Führung und Governance relativ stark sind, die Belegschaft und die klinische Integration weiterhin kritische Lücken darstellen, die den Implementierungserfolg und den organisatorischen Wert signifikant beeinflussen.

Ajmal Aminee2026-10-22
💻 Informatik

A Lightweight Federated Deep Learning Framework for Real-Time Intrusion Detection and Autonomous Mitigation in Software-Defined Wireless Networks

Dieses Papier schlägt ein leichtgewichtiges, sicheres Framework für Software-Defined Wireless Networks vor, das eine Zero Michaelis-Menten Knowledge Proof-Authentifizierung, Hash-Verifizierung und einen erweiterten Federated Reinforcement First Synchrotron Learning-Ansatz mit Gated Symmetrical Gaussian Contrastive Regularization Recurrent Units integriert, um eine Genauigkeit von 99,9833 % bei der Echtzeit-DDoS-Erkennung und autonomen Abschwächung zu erreichen.

Monika Dandotiya, Rajni Ranjan Singh Makwana, Babita Tiwari2026-10-22
💻 Informatik

Deep Learning-Based Non-Destructive Seafood Freshness Assessment: A Systematic Review of Sensing Technologies, Validation, and Deployment Readiness

Diese systematische Übersicht bewertet auf Deep Learning basierende Technologien zur zerstörungsfreien Bewertung der Frische von Meeresfrüchten und hebt deren hohe Vorhersageleistung hervor, während sie gleichzeitig kritische Lücken in der biologischen Validität, der methodischen Strenge und der industriellen Einsatzreife identifiziert.

Muhammad Munsarif, Richmond Ampah-Mensah2026-10-22