cs Arbeiten | Gist.Science

A generative digital twin forecasts and simulates intensive care patients without task labels

Das Papier stellt Didymos vor, einen generativen Transformer mit 123 Millionen Parametern, der auf unbeschrifteten Daten aus sieben internationalen Datenbanken trainiert wurde und überlegene Ergebnisse gegenüber überwachten Modellen bei der Vorhersage von klinischen Ergebnissen auf Intensivstationen sowie der Simulation von Behandlungsreaktionen erzielt, während gleichzeitig die Privatsphäre gewahrt bleibt und nur minimale lokale Anpassungen erforderlich sind.

Han Wang, Kaisheng Ye, Huaguo Yuan, Weibang Chen, Yao Cai, Ye Tian, Ting Liu, Yue Xu, Xiaoyu Liu, Lingpin Pang, Huafeng (…)2026-10-16

💻 Informatik

Sparse-Selective Similarity Regularisation for Enhanced Explanations

Das Papier schlägt Sparse-Selective Similarity ( $S_3$ ) vor, eine neuartige Regularisierungsmethode, die dynamisch die Balance zwischen Sparsamkeit und Merkmalsähnlichkeit steuert, um die Treue, Stabilität und Robustheit lokaler Erklärungen in linearen Modellen zu verbessern, ohne die Vorhersagegenauigkeit zu beeinträchtigen.

Ismail Alarab, Mohammad Naiseh, Simant Prakoonwit2026-10-16

💻 Informatik

Towards Adaptive and Accessible Subtitled Media: A Systematic Review, Taxonomy and Design Considerations

Diese Arbeit präsentiert eine systematische Übersicht über 147 akademische Studien aus einem Zeitraum von 29 Jahren, um Barrierefreiheits-Herausforderungen bei der traditionellen Untertitelanzeige zu identifizieren, eine Taxonomie für adaptive Interventionen vorzuschlagen und für inklusivere Designpraktiken zu plädieren, die vielfältigen Gemeinschaften und Gerätekontexten besser gerecht werden.

Zihao You, Michael Crabb, Rachel Menzies2026-10-16

💻 Informatik

Federated Deep Learning for Privacy-Preserving Data Fusion in Sustainable AI-Driven Healthcare Systems

Dieses Papier schlägt das AFL-MCSESEN-BADP-HS-System vor, ein asynchrones föderiertes Deep-Learning-Framework, das multimodale Datenfusion, ein auf ResNet-34 basierendes Attention-Netzwerk und eine auf Bulyan basierende adaptive differentielle Privatsphäre integriert, um eine hochpräzise, datenschutzwahrende Klassifizierung von Kniearthrose-Graden mit einer Genauigkeit von 99,64 % zu erreichen.

R Neelaveni, Bhuvan Unhelkar2026-10-16

💻 Informatik

Security-by-Design Distributed Big Data Architectures: A Bibliometric and Conceptual Analysis of Governance, Privacy, and Integrity Layers (2015–2026)

Diese Arbeit analysiert 210 begutachtete Studien aus den Jahren 2015 bis 2026, um kritische Lücken bei der Post-hoc-Implementierung von Sicherheit in verteilten Big-Data-Systemen zu identifizieren, und schlägt die Security-by-Design Distributed Big Data Architecture (SDBDA) vor, ein sechsschichtiges Framework, das Governance, Datenschutz und Integrität direkt in den Kern des Systems integriert, um systemische Schwachstellen zu mildern.

Abubakari Saddiq Adams2026-10-15

💻 Informatik

GRAFF-MM : Graph-Frequency Filtering for Multi-Modal Memorability Prediction

Dieses Paper schlägt GRAFF-MM vor, ein neuartiges multimodales Modell zur Vorhersage der Einprägsamkeit, das ein Multi-Frequency Filter Bank Modul für Graph Convolutional Networks integriert, um sowohl nieder- als auch hochfrequente visuelle Informationen zusammen mit Salienz- und Bildunterschriften-Daten effektiv zu nutzen und dabei eine wettbewerbsfähige Leistung über vier Benchmark-Datensätze hinweg zu erzielen.

Tahsin Tariq Banna, Swakshar Deb, Shafin Rahman, Sejuti Rahman2026-10-15

💻 Informatik

A Restricted No-Go Theorem for Exact, Coherent, and Isolated Quantum Learning Architectures

Diese Arbeit beweist ein eingeschränktes No-Go-Theorem, das zeigt, dass vollständig isolierte, kohärente Quantenlernsysteme nicht gleichzeitig Universalität und kohärentes Training erreichen können, wodurch das hybride klassisch-quantenmechanische Paradigma als eine physikalische Notwendigkeit und nicht als ein technischer Kompromiss etabliert wird.

Mrittunjoy Guha Majumdar2026-10-15

💻 Informatik

RABIS:Ransomware Analysis Based on Information Theory and System Calls

Dieses Paper schlägt RABIS vor, einen leichtgewichtigen statistischen Ansatz, der Systemaufruf-Muster analysiert, um Ransomware von legitimen Prozessen zu unterscheiden, wobei eine Erkennungsgenauigkeit von 98,05 % bei minimalem Performance-Overhead erreicht wird.

Pranitha Sanda, Harineesha Nutakki, Valli Sai Meghana Attili, Thapasvi Pooguri, Amrutha Varshini Astakala2026-10-15

💻 Informatik

A Speculative Verification and Expert Repair Framework for Dynamic Vehicle Routing

Dieses Papier stellt SRI-ECR-balanced vor, ein Online-Reoptimierungs-Framework für dynamisches Vehicle Routing, das KI-spekulative Ausführungsmuster adaptiert, um durch die Balance von spekulativer Routenerstellung, deterministischer Verifizierung, Experten-Reparatur und Routen-Präfix-Caching eine 2,5-fache Latenzreduktion sowie 100 % Machbarkeit in Stresstests zu erreichen.

Qingyou Wang2026-10-15

💻 Informatik

SQV-R2Gen: Structured Query and Quality-Verified Spatial Evidence Distillation for Medical Report Generation (ChinaMM 2026)

Das Papier schlägt SQV-R2Gen vor, ein neuartiges Framework für die Generierung medizinischer Berichte, das die klinische Genauigkeit durch das Parsen von Freitextberichten in strukturierte Abfragen, den Einsatz eines multidimensionalen Qualitätsverifizierungsmechanismus zur Filterung verrauschter räumlicher Evidenz aus einem Vision-Language-Teacher und die Destillation dieser verifizierten lokalen Evidenz zur gemeinsamen Optimierung der semantischen Konsistenz und der Modellierung lokaler Anomalien verbessert.

Yuan Wang, Xiaoou Liu, Liming Xu, Quan Tang, Xianhua Zeng, Weisheng Li2026-10-15

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