💻 Category

cs

2308 Arbeiten

💻 computer science

NumaRing: Topology-Aware Routing for NUMA-Local MPMC Queues, and What Broke When We Optimized It

Dieses Paper präsentiert NumaRing, eine topologiebewusste MPMC-Queue-Implementierung, die aufzeigt, wie profilergestützte Erkenntnisse – insbesondere die Eliminierung eines kostspieligen Topologie-Lookups pro Operation, die Behebung eines Shared-Atomic-Engpasses beim Work-Stealing und die Entfernung eines ineffektiven CPU-Pause-Backoffs – die Performance drastisch verbessern können, während gleichzeitig offenbart wird, dass selbst mit diesen Optimierungen der Rohdurchsatz auf einem Zwei-Socket-System weit unter den ursprünglichen Designzielen bleibt.

Parth Sinha2026-09-04
💻 computer science

Enhanced Prediction of Blood Quality Using Ensemble RF

Diese Studie schlägt ein automatisiertes hämatologisches Klassifizierungssystem vor, das ein Enhanced Randomized Forest (ERF) Ensemble-Modell verwendet, welches anhand von 7.196 CBC-Patientenakten trainiert wurde, andere Algorithmen des maschinellen Lernens in der diagnostischen Genauigkeit übertrifft und SHAP- sowie LIME-Techniken nutzt, um die Interpretierbarkeit des Modells für die klinische Entscheidungsunterstützung zu gewährleisten.

AVIJIT KUMAR CHAUDHURI2026-09-04
💻 computer science

DriveSafe AI: Quantifying the Preprocessing Bottleneck in Lightweight Driver Drowsiness Detection

Dieses Paper identifiziert Vorverarbeitungslimitierungen, spezifisch SSD-Bounding-Box-Einschränkungen, als die primäre Ursache für Genauigkeitsverluste in leichtgewichtigen Systemen zur Erkennung von Fahrerübermüdung und schlägt eine Lösung vor, die eine CLAHE-adaptive Vorverarbeitung, ein Drei-Zonen-Konfidenzprotokoll und dynamische Quantisierung kombiniert, um eine Genauigkeit von 99,0 % bei einer Latenz von unter 40 ms auf Edge-Geräten zu erreichen.

Ankush Karmakar2026-09-04
💻 computer science

Residual Hybrid Quantum Vision Transformers for Edge-Compatible Knee Osteoarthritis Grading

Das Paper stellt QTRadX-KOA vor, ein hybrides Quanten-Klassik-Framework, das ein DenseNet-121-Backbone, einen leichtgewichtigen Transformer und einen neuartigen Residual Hybrid Quantum Head integriert, um eine randgerätekompatble, ressourceneffiziente Graduierung der Kniearthrose mit einer Leistung zu erreichen, die mit größeren klassischen Modellen vergleichbar ist, während die Parameteranzahl um etwa 90 % reduziert wird.

Hara Gopal V P, Nagaraju S2026-09-04
💻 computer science

VeritasAI Multi Agent Framework for Explainable Fake News Detection Using Retrieval Augmented Generation

Dieses Paper stellt VeritasAI vor, ein erklärbares Multi-Agenten-Framework, das Retrieval-Augmented Generation und einen graphbasierten Wissensspeicher nutzt, um durch die Simulation adversarieller Debatten zwischen spezialisierten Agenten Fake News in Echtzeit zu erkennen und dadurch transparente, evidenzbasierte Urteile und Begründungen zu liefern, die herkömmliche Black-Box-Systeme übertreffen.

Sandarsh J N, Divya T L2026-09-04
💻 computer science

Reliability by Design: A Shared Schema-Metadata Grounding and Catalogue-Constrained Extraction Architecture for Safe Natural-Language Access to Legacy Enterprise Systems

Dieses Papier präsentiert und validiert eine produktionsreife Architektur für den sicheren natürlichen Sprachzugriff auf Legacy-Unternehmenssysteme, die Zuverlässigkeit gewährleistet, indem sie die freie SQL-Generierung durch einen Schema-Metadaten-Navigationsgraphen und katalogbeschränkte Extraktion ersetzt und dadurch Halluzinationen sowie Sicherheitsrisiken durch Architekturdesign statt durch Modellgröße eliminiert.

Karan Khajuria, R. K. Bathla2026-09-03
💻 computer science

Real-time intelligent monitoring of microplastics under microscopy: An improved data strategy and YOLOv11-based approach

Diese Studie präsentiert ein intelligentes Echtzeit-Überwachungssystem für Mikroplastik, das eine verbesserte Datenstrategie mit der YOLOv11-Architektur kombiniert, um die Erkennungsgenauigkeit signifikant zu erhöhen, die Ermüdung des Bedieners zu verringern und den Screening-Prozess für komplexe mikroskopische Proben zu beschleunigen.

Keyi Lu, Yang Li, Lei Zhang, Shilong Zhang, Pengli Bian, Xudong Chen, Kaibo Jin, Yanyan Dou, Jingjing Lyu2026-09-03
💻 computer science

AI-Augmented Agile MVP Development for Lean Tech Startups

Unter Anwendung der Design Science Research schlägt diese Studie ein KI-gestütztes agiles Framework vor und validiert dieses, welches die MVP-Entwicklung für ressourcenbeschränkte Lean-Tech-Startups signifikant beschleunigt und die Qualität verbessert, indem es die Schätzzeit um 50 % reduziert und durch KI-gestützte Workflows eine Migrationsgenauigkeit von bis zu 97 % erreicht.

Muhammad Owais Mushtaq2026-09-03✓ Author reviewed ⓘ