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974 Arbeiten

💻 computer science

Attention-guided local dynamic alignment: Boosting zero-shot classification of vision-language models

Dieses Paper schlägt Attention-guided Local Dynamic Alignment (ALDA) vor, eine trainingsfreie Methode, die die Zero-Shot-Vision-Language-Klassifizierung durch den Einsatz von aufmerksamkeitsgesteuerter adaptiver Multi-Skalen-Abtastung zur Reduzierung von Hintergrundrauschen sowie bidirektionaler iterativer Propagation auf einem Region-Beschreibung-Bipartit-Graphen zur Modellierung gegenseitiger semantischer Korrelationen verbessert und dadurch signifikante Genauigkeitssteigerungen über verschiedene Benchmarks hinweg erzielt.

Lei Chen, Li Duan, Rui Fang, Hongping Zhang2026-07-06
💻 computer science

The re-identification generative adversarial network for image super-resolution

Dieses Paper schlägt SOAGAN vor, ein Second-Order-Attention-Generative-Adversarial-Network, das Re-Identifikationsmechanismen und einen auf U-Net basierenden Kovarianz-Attention-Diskriminator integriert, um sowohl globales als auch pixelbasiertes Feedback bereitzustellen und dadurch die subjektive visuelle Qualität von Einzelergebnis-Super-Resolution-Verfahren signifikant zu verbessern.

duwei Hua, hanling Li2026-07-06
💻 computer science

Learning and Teaching in the Era of Advanced Artificial Intelligence Technology at Higher Education Institutions in India

Diese quantitative Studie über indische Ingenieurstudenten und deren Lehrkräfte zeigt, dass, während generative KI-Tools wie ChatGPT zunehmend zur Verbesserung der Branchenreife eingesetzt werden, Studierende eine geringere Bandbreite an Werkzeugen nutzen und niedrigere Zufriedenheitswerte angeben als ihre Dozenten, was die kritische Notwendigkeit einer verbesserten KI-Literacy und personalisierter Lernstrategien in der Hochschulbildung unterstreicht.

Ragupathi Ramasamy, Charumathy T, Tharini C, Premkishor S K, Pavithra B, Padma Ragam2026-07-06
💻 computer science

A Reference Framework for Empirical Studies on LLM-Based Code Generation: A Review-Grounded Synthesis

Diese Arbeit adressiert die Fragmentierung und mangelnde Vergleichbarkeit in empirischen Studien zu LLM-basierter Codegenerierung, indem sie eine Synthese aus einer Übersicht von 35 aktuellen Studien zu einem umfassenden Referenzrahmen bestehend aus sechs Kernkomponenten erstellt, um systematischere, transparentere und reproduzierbare Evaluierungen zu ermöglichen.

Nathalia Nascimento, Everton Guimaraes2026-07-06
💻 computer science

A Hybrid Deep Learning Framework for efficient emotion detection on the facial image dataset

Dieses Paper schlägt ein hybrides Deep-Learning-Framework vor, das Transfer Learning, CNNs und Attention-Mechanismen integriert, um die Einschränkungen traditioneller Emotionserkennungssysteme zu überwinden und eine überlegene Genauigkeit, Robustheit sowie domänenübergreifende Adaptivität für reale Mensch-Computer-Interaktionsanwendungen zu erreichen.

S. Hrushikesava Raju, S. Adinarayana, Kale Naga Venkata Srinivas, U. Sesadri, Vijaya Chandra Jadala, Nabanita Choudhury2026-07-06
💻 computer science

A Multimodal AI Framework for Pulmonary Embolism Detection, Segmentation, and Patient Risk Assessment

Dieses Paper schlägt ein multimodales KI-Framework vor, das eine maßgeschneiderte Mask R-CNN zur CTPA-Thrombussegmentierung, ein hybrides LSTM-GRU-Modell zur Analyse von Intensivstations-Zeitreihen und ein künstliches neuronales Netz zur klinischen Risikobewertung integriert und dabei einen Dice-Score von 0,88 sowie eine Gesamtgenauigkeit von 91,81 % erreicht, um die Diagnose der Lungenembolie und die Risikovorhersage für Patienten zu verbessern.

Swetha Tadimeti, Lakshmi Srinivasa Reddy D2026-07-03
💻 computer science

UAMG-RAG: Adaptive Multi-Granularity Retrieval-Augmented Generation with Uncertainty-Guided Re-Retrieval

Das Papier schlägt UAMG-RAG vor, ein Framework, das die Abrufstiefe und die Dokumentgranularität basierend auf der Komplexität der Frage dynamisch anpasst und eine unsicherheitsgesteuerte Re-Retrieval-Methode einsetzt, um die Argumentationsleistung zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren, wodurch signifikante Verbesserungen auf den HotpotQA- und WikiHow-Benchmarks erzielt werden.

Shreya B S, Kayarvizhy N2026-07-03
💻 computer science

A data-driven classifier integrating symmetric intuitionistic fuzzy TOPSIS with self-interactive sequential three-way decision

Dieses Paper schlägt einen datengesteuerten, verlustfunktionsfreien binären Klassifikator vor, der symmetrisches intuitionistisches Fuzzy-TOPSIS mit selbstinteraktiver sequenzieller Drei-Wege-Entscheidung integriert, um bestehende Einschränkungen durch die Nutzung objektiver Attributgewichte, ausgewogener Distanzmessungen und einer internen Rückkopplungsschleife für adaptives Thresholding zu überwinden und dadurch die Klassifikationsleistung sowie Robustheit zu verbessern.

Yangyang Guo, Wenyan Xu, Qiang Chen2026-07-03
💻 computer science

Automatic Identification of Maxaatiri and Maay Somali Dialects from Speech Using Mel-Spectrogram-Based Convolutional Neural Networks

Diese Studie präsentiert ein vorläufiges Deep-Learning-Framework unter Verwendung von Mel-Spektrogramm-basierten faltenden neuronalen Netzwerken, um automatisch zwischen den Maxaatiri- und Maay-Somali-Dialekten zu unterscheiden, wobei eine Genauigkeit von etwa 81 % auf einem kleinen, aus Rundfunkübertragungen stammenden Datensatz erreicht wurde, während gleichzeitig die Notwendigkeit größerer, vielfältigerer Daten hervorgehoben wird, um die Generalisierbarkeit zu gewährleisten.

Mohamed Mohamud Ali2026-07-03