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3729 Arbeiten

💻 Informatik

Evidence-Grounded Large Language Model Reasoning for Patient Safety Using Knowledge Graphs and Retrieval-Augmented Generation: Development and Evaluation Study

Diese Studie entwickelte und evaluierte ein evidenzbasiertes Framework, das ein Large Language Model mit einem Wissensgraphen für Patientensicherheit und Retrieval-Augmented Generation integriert, wobei demonstriert wurde, dass strukturiertes Wissen die Leistung bei der Konzeptextraktion und dem Schlussfolgern für klinische Sicherheitsanwendungen signifikant verbessert.

Sharare Taheri Moghadam, Md Shafiqur Rahman Jabin2026-10-18
💻 Informatik

Artificial Intelligence for Liver Disease Prediction: A Systematic Review and an Explainable Hybrid Ensemble with Automated Clinical Feature Engineering

Diese Studie kombiniert eine systematische Übersicht über die ILPD-basierte Forschung mit einem reproduzierbaren, durch Leakage kontrollierten Experiment, um zu demonstrieren, dass automatisiertes, klinisch interpretierbares Feature Engineering die Diskriminations- und Screening-Trade-offs eines erklärbaren hybriden Ensemblemodells für die Vorhersage von Lebererkrankungen signifikant verbessert, während gleichzeitig der kritische Einfluss des Validierungsdesigns auf die berichteten Leistungsmetriken hervorgehoben wird.

Sukhpreet Singh2026-10-18
💻 Informatik

Decompression and Archive Extraction Vulnerabilities: A Taxonomy of 21 Attack Mechanisms Across 1,067 Public Cases (2001–2026)

Diese Arbeit präsentiert eine einheitliche Taxonomie von 21 Angriffsmechanismen und ein gekennzeichnetes Inventar von 1.067 öffentlichen Fällen (2001–2026), um Dekompressions- und Archivextraktionsschwachstellen umfassend zu klassifizieren, wobei aufgezeigt wird, dass Path Traversal die Landschaft dominiert, während gleichzeitig signifikante Lücken in der Dokumentation von Gegenmaßnahmen hervorgehoben und neue Ressourcen für die zukünftige Forschung angeboten werden.

Eugen Spivak2026-10-18
💻 Informatik

The Containment Gap: Autonomy, Detection and Loss of Control in Documented AI Incidents, 2010–2026

Durch die Analyse von 1.482 dokumentierten KI-Vorfällen aus den Jahren 2010 bis 2026 offenbart diese Studie eine „Containment-Lücke“, bei der Kontrollverlust-Fehlfunktionen mit der Systemautonomie zunehmen und fast ausschließlich von Außenstehenden statt von Entwicklern gemeldet werden, obwohl ihr relativer Anteil aufgrund eines Anstiegs gezielter Missbrauchsfälle statistisch abnimmt.

Alfredo Merlet2026-10-18
💻 Informatik

Enhanced Breast Cancer Classification by Integrating CNN and ViT on the CBIS-DDSM Mammography Dataset

Diese Studie schlägt ein neuartiges hybrides Deep-Learning-Framework vor, das Convolutional Neural Networks (CNN) und Vision Transformer (ViT) integriert, um die lokale Merkmalsextraktion effektiv mit der globalen Kontextanalyse zu kombinieren und dadurch eine verbesserte Genauigkeit bei der Klassifizierung von Brustkrebs auf dem CBIS-DDSM-Mammographie-Datensatz zu erreichen.

M. Taheri, M. Rezamandi, R. Eisaei, M. Hosseinian2026-10-18
💻 Informatik

Investigating the Effects of Batch Normalization on Multi-Level Image Classification

Diese Studie zeigt, dass bei leichtgewichtigen MobileNetV3-Small-Modellen für die hierarchische Klassifizierung von Heilpflanzen die Platzierung der Batch-Normalisierung vor der Aktivierungsfunktion zu einer schnelleren Konvergenz und höheren Genauigkeit führt, während die Platzierung nach der Aktivierung die Generalisierung und Robustheit auf Subklassenebene verbessert, wobei beide Konfigurationen Modelle ohne Batch-Normalisierung signifikant übertreffen.

Getnet Adugna Mitiku(MSC), Yirga Yayeh Munaye(, Eshetie Teka Mitiku(MSC), Asnakew Wodaynew Abate(MSc), Awoke Berara Anag (…)2026-10-18
💻 Informatik

RGB–wearable sensor fusion improves isolated signlanguage recognition under visually challengingconditions

Dieses Paper präsentiert RWS-Fusion, ein multimodales Framework, das RGB-Videos mit tragbaren Sensordaten integriert, um eine hochgenaue Erkennung isolierter Gebärdensprache zu erreichen, indem es visuelle Herausforderungen wie Bewegungsunschärfe, Verdeckung und Lichtschwankungen effektiv überwindet.

Xinao Han, Chengjie Huang, Wei Wang, Tian Xie, Zhuonan Li, Chi Zhang, Yu Song, Junchao Zhu2026-10-16
💻 Informatik

Arabic Author Gender Profiling with Large Language Models: An Empirical Investigation of Capability, Calibration, Bias, and Prompt Sensitivity

Diese Studie präsentiert die erste umfassende Evaluierung von Large Language Models für das arabische Autoren-Gender-Profiling und zeigt auf, dass sie hinter klassische Systeme zurückfallen, ein gut kalibriertes Enthaltungsverhalten aufweisen und promptabhängige Biases sowie spezifische morphologische Fehlermodi zeigen, die einzigartig für die arabische Sprache sind.

Tarfah Alrashid2026-10-16
💻 Informatik

DF-PLNet: Budgeted Periodic Filtering for IndustrialControl System Process-Record Diagnostics

Dieses Paper stellt DF-PLNet vor, ein label-blindes Framework, das budgetierte periodische Filterung mit einem U-förmigen Encoder-Decoder kombiniert, um eine Offline-Anomalieerkennung in Prozessdatensätzen industrieller Steuerungssysteme durchzuführen, wobei eine starke Leistung auf den SWaT- und HAI-Datensätzen erzielt wird, während gleichzeitig der kritische Kompromiss zwischen Pruning-Budgets und Detektionsabdeckung aufgezeigt wird.

Yipeng Zhang, Jiahui Chen, Yue Li, Yun Shi2026-10-16