💻 Category

cs

2305 Arbeiten

💻 computer science

Exact k-NN Search, High-Dimensional Data, Query-Adaptive Coordinate Ordering

Dieses Paper präsentiert eine verbesserte experimentelle Validierung, die zeigt, dass die Query-Adaptive Coordinate Ordering-Methode eine durchschnittliche 2,84-fache Beschleunigung bei der exakten k-NN-Suche über hochdimensionale Datensätze hinweg erreicht, während sie gleichzeitig eine perfekte Recall beibehält, wobei die Leistungssteigerungen primär durch Merkmalskorrelation statt durch die nominelle Dimensionalität getrieben werden.

Hussein Aldayyeni2026-09-04
💻 computer science

Evaluating Cross-Method Explanation Consistency in XGBoost-Based Heart-Disease Classification

Diese Studie bewertet die Vorhersageleistung und die methodenübergreifende Erklärungskonsistenz eines XGBoost-Klassifikators auf einem Herzklappenerkrankungsdatensatz und zeigt auf, dass das Modell zwar eine starke Genauigkeit sowie eine moderate bis starke Übereinstimmung zwischen globalen Erklärungsmethoden (native Wichtigkeit, Permutation Importance und SHAP) erreicht, diese Dimensionen jedoch distinkt sind und keine klinische Validität inhärent garantieren.

Aritrik Ghosh2026-09-04
💻 computer science

Confidence Calibration and Semantic Error Analysis for Ambiguous Coreference Resolution in User-Generated Social Media Text

Dieses Paper stellt AmbiGraph-Coref vor, ein graphbasiertes Modell, das durch Konfidenzkalibrierung und einen expliziten unauflösbaren Mechanismus verbessert wurde und eine hohe Leistung bei der Auflösung ambivalenter Korreferenzen in synthetischen Social-Media-Texten erzielt, während es gleichzeitig die Notwendigkeit einer zukünftigen Validierung auf authentischen Echtzeitdaten betont.

Yuewei Yuan, Jialei Huang, Jiayang Yin, Tianyi Xu2026-09-04
💻 computer science

Playback Quality Anomalies Associated with Rapid Swiping in Short Videos: Model-Attributed Association Estimation and Risk Prediction

Diese Studie nutzt einen groß angelegten Datensatz und ein qualitätsbewusstes maschinelles Lernmodell, um bei schnellen Video-Swipes Playback-Qualitätsprobleme präzise von geringem Nutzerinteresse zu unterscheiden, wodurch eine hohe Vorhersageleistung erzielt und eine gezielte Optimierung des Streaming-Erlebnisses ermöglicht wird.

Yuewei Yuan, Tianyi Xu, Jialei Huang, Jiayang Yin2026-09-04
💻 computer science

Local Second-Order Adjoint Dynamics for Implicit Neural Networks

Dieses Paper führt Causal Adjoint Transport (CAT) ein, eine lokale lokal-zweiter-Ordnung Adjoint-Dynamik-Methode, die die Rechenkosten beim Training impliziter und rekurrenter neuronaler Netze nahe der Stabilitätsgrenzen signifikant reduziert, indem sie im Vergleich zu erster-Ordnung-Relaxation und anderen Solvern wesentlich weniger Jacobian-Aktionen erfordert.

Dino Vlahek, Dijana Oreški, Matija Novak, Darko Andročec2026-09-04
💻 computer science

Evaluating Medical Visual Question Answering for Telemedicine: A Secondary Data Review and the TRACE-MedVQA Framework

Diese Studie evaluiert aktuelle Einschränkungen im Bereich des Medical Visual Question Answering (Med-VQA) für die Telemedizin und schlägt das TRACE-MedVQA-Framework vor, ein retrieval-augmentiertes, kalibriertes und erklärbares System, das darauf ausgelegt ist, die Sicherheit und Zuverlässigkeit der klinischen Entscheidungsunterstützung aus der Ferne zu verbessern.

Kazi Abdul Mannan, Sidratul Muntaha Upoma, Mohammad Arman Hossain2026-09-04
💻 computer science

Retrieval-Augmented Safety Knowledge for Vision-Language-Action Models in Autonomous Vehicles

Dieses Paper schlägt ein Retrieval-Augmented-Captioning-Framework vor, das destillierte Kollisionsvermeidungsstrategien und formale Fahrregeln in Vision-Language-Action-Modelle injiziert, wodurch die Genauigkeit der Trajektorienvorhersage für autonome Fahrzeuge signifikant verbessert wird, um die Ground-Truth-Leistung zu erreichen, indem sicherheitskritische Details adressiert werden, die von Standardmodellen oft übersehen werden.

Elaheh Hosseini, Macheal Ruiz, Soodeh Nikan2026-09-04
💻 computer science

Cost-Efficient Large Language Model-Assisted Title­­ and Abstract Screening for Systematic Reviews: Method Evaluation and Validation

Diese Studie zeigt, dass sorgfältig strukturierte Workflows für große Sprachmodelle, insbesondere solche, die Few-Shot-Prompting und explizite Argumentation anwenden, eine hohe Sensitivität beim Screening systematischer Übersichtsarbeiten erreichen und dabei den manuellen Aufwand um über 80 % bei geringen Kosten reduzieren können.

Dimitri Belenki, Alexander Astanin, Dan Baaken, Heinrich A. M. Leymann, Felix Meyer, Blanka Pophof, Evelyn Weiser2026-09-04
💻 computer science

Condition-Aware Multiscale Hourglass-Transformer for Remaining Useful Life Prediction of Turbofan Engines

Dieses Paper schlägt ein Condition-Aware Multiscale Hourglass-Transformer (CA-MHT) Modell vor, das die Vorhersage der Restlebensdauer von Turbofantriebwerken unter variierenden Betriebsbedingungen durch regime-spezifische Normalisierung und multiskalige temporale Analyse verbessert, während es SHAP und Integrated Gradients nutzt, um die Abhängigkeit des Modells vom temporalen Sensorverhalten zu validieren und die Transparenz der Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Mubashar Abbas2026-09-04