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974 Arbeiten

💻 computer science

Can Large Language Models Detect Contradicted Biomedical Evidence? A Dual-Annotator Benchmark Audit

Diese Studie zeigt, dass aktuelle große Sprachmodelle und Retrieval-Augmented-Generation-Systeme signifikant daran scheitern, Widersprüche zwischen generierten biomedizinischen Antworten und abgerufenen Belegen zu erkennen, indem sie diese oft fälschlicherweise als unzureichend klassifizieren, was verdeutlicht, dass solche automatisierten Verifizierer noch nicht bereit für die klinische autonome Überprüfung sind.

xinzheng Chen2026-07-06
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An Integrated AI-Driven Learning Ecosystem for Refugee Higher Education Access

Diese Studie schlägt ein KI-gesteuertes adaptives Lernökosystem (Artificial Intelligence-Driven Adaptive Learning Ecosystem, AIALE) vor, das adaptives Lernen, mehrsprachige Unterstützung, Blockchain-basierte Zertifikatsverifizierung und gemeinschaftliches Mentoring integriert, um rechtliche, finanzielle und technologische Barrieren für die Hochschulbildung von Flüchtlingen und vertriebenen Bevölkerungsgruppen ganzheitlich zu überwinden.

Nika Sintesa Grinika Family2026-07-06
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Representation Paradigms in AI-based 3D Radiological Image Reconstruction: A Literature Review

Diese Literaturübersicht synthetisiert 103 Datensätze, um KI-basierte Methoden der 3D-radiologischen Bildrekonstruktion in vier Repräsentationsfamilien – diskrete Gitter, explizite Basiserweiterungen, explizite Primitive und implizite neuronale Repräsentationen – zu kategorisieren, während sie gleichzeitig deren jeweilige Stärken, Einschränkungen, verfügbaren Ressourcen und kritischen klinischen Herausforderungen bewertet.

Yuezhe Yang, Lei Bi, Boyu Yang, Yaqian Wang, Yang He, Yige Peng, Zhe Jin, Xingbo Dong, Jinman Kim2026-07-06
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SWCB-YOLO: Toward Robust and Real-Time Wind Turbine Blade Defect Detection in Unstructured Natural Environments

Das Papier schlägt SWCB-YOLO vor, einen leichtgewichtigen Echtzeit-Detektor für Defekte an Windkraftanlagen-Rotoren, der einen krümmungsbewussten Curvature-Aware Shape IoU-Loss, ein asymmetrisches Asymmetric Strip Swin-TransformerV2-Modul und einen Frequenz-Raum-Dual-Domain-Attention-Mechanismus integriert, um eine robuste Detektion in unstrukturierten Umgebungen mit 89,0 % mAP@50 auf einem Felddatensatz zu erreichen, während er mit 35 FPS auf Edge-Hardware läuft.

Bingyu Cao, Peng Zhou, Mingqi Kan, Wei Chen, Yingchao Wang2026-07-06
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Safe Deployment of a Generative AI Assistant for Traditional-Medicine Education: Defense-in-Depth Architecture, Domain-Calibrated Safety Evaluation, and a Proposed Minimum Safety Stack

Dieses Paper präsentiert TLAS-YHCT, einen generativen KI-Assistenten für die Ausbildung in der traditionellen Medizin, der durch eine Defense-in-Depth-Architektur eine 100%ige Sicherheit gegen domänenspezifische Angriffe erreicht und damit demonstriert, dass klinisch kalibrierte Sicherheitsstandards sowie ein minimaler Safety-Stack aus RAG, standardisierten Prompts und einer LLM-as-Judge-Verifizierung essenziell für den sicheren Einsatz in der klinischen Ausbildung sind.

Ta Bich Hong, Tran Tan Linh, Le Hoang Oanh, Nghiem Thi Thuy Giang, Tran Tang, Le Thi Thuy Tien, Thi Ngoc Anh Bui2026-07-06
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Optimization method for area controller scheduling integrating efficiency, fatigue, and fairness

Dieses Papier schlägt eine kollaborative Optimierungsmethode basierend auf dem Multi-Objective Marine Predator Algorithm (MOMPA) und Constraint Programming vor, um Flugverkehrskontrollpläne für Gebiete zu generieren, die die betriebliche Effizienz, das Ermüdungsrisiko und die Fairness der Arbeitszeit effektiv ausbalancieren, wobei durch die Validierung mit realen Daten eine überlegene Leistung und technische Machbarkeit nachgewiesen wird.

Tiantian Niu, Haoran Gao, Zhengyi Hu, Cong Qian, Xin He, Xiaobo Zhu2026-07-06
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Obstacle-Avoidance Path Planning for a Basket-Carrying Robotic Arm Based on an Improved APF-RRT Algorithm

Dieses Papier schlägt einen verbesserten APF-RRT-Algorithmus vor, der Potenzgesetz-zerfallende Abstoßungsgewinne, einen dreistufigen Fluchtmechanismus und adaptive Strategien integriert, um die Pfadplanungseffizienz, Glätte und Hindernisvermeidung für korbtragende Roboterarme in komplexen landwirtschaftlichen Umgebungen signifikant zu verbessern.

Shilei Lyu, Shengjun Shi, Guoning Zhang, Junxing He, Leyuan Chen, Xiongzhe Han, Peng Gao2026-07-06
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When Explanations Mislead: A Systematic Audit of Saliency Map Localization Failures in Chest X-Ray AI Despite Correct Predictions

Diese Arbeit demonstriert systematisch, dass bei der KI-gestützten Thorax-Röntgen-Analyse korrekte Vorhersagen häufig von ungenauen Salienzkarten-Erklärungen begleitet werden, was eine kritische Entkopplung zwischen Vorhersagegenauigkeit und Lokalisierungstreue offenbart, die obligatorische Validierungsschwellen vor dem klinischen Einsatz erforderlich macht.

Siddhardha Nanda2026-07-06
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Multi-Agent LLM Collaborative Reasoning and Task Planning for Complex Task Solving

Dieses Paper schlägt ein Multi-Agenten-LLM-Framework vor, das auf einem abhängigkeitsbewussten Aufgaben-Graph mit distinkten Rollen für Planer, Ausführer und Verifizierer sowie kalibrierten Parametern und Shared-Memory-Mechanismen basiert, welches Single-Agenten-Baselines bei der Lösung komplexer Aufgaben durch die Verbesserung von Abschlussraten, Genauigkeit und faktischer Konsistenz bei gleichzeitiger Reduzierung von Tool-Fehlern signifikant übertrifft.

Wentao Zhang, Tian Liao, Yihui Feng2026-07-06