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975 Arbeiten

💻 computer science

Prospective validation of NeutrinoReview for LLM-assisted systematic review screening: an indoor air quality case study

Diese prospektive Studie zeigt, dass das NeutrinoReview-Tool, welches ein selbst gehostetes LLaMA 3.1-8B-Modell nutzt, den Arbeitsaufwand für das Screening von systematischen Reviews um bis zu 74 % reduzieren kann, ohne dabei eingeschlossene Datensätze zu übersehen, wobei die Autoren dessen Einsatz als konservative Ergänzung zum menschlichen Screening empfehlen, solange eine weitere Validierung in unterschiedlichen Settings aussteht.

Elias Sandner, Luca Fontana, Michael T. Solomon, Sumeya B. Abdella, Elisa Caracci, Luca Stabile, Giorgio Buonanno, Alice (…)2026-07-03
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A Reliability-Guided RGB-IR Object Detection Network with Complementary Information Decoupling for Autonomous Driving

Dieses Paper schlägt FSMF vor, ein zuverlässigkeitsgesteuertes RGB-IR-Objekterkennungsnetzwerk für das autonome Fahren, das ein zuverlässigkeitsgesteuertes Modulationsmodul, ein Modul zur Entkopplung komplementärer Informationen und eine skala-bewusste Fusionspyramide verwendet, um Beleuchtungs- und Texturherausforderungen effektiv zu adressieren und eine Spitzenleistung auf den M3FD- und FLIR-Datensätzen zu erzielen.

Miaomiao Yang, Fan Guo, Lin Cheng, Ping Fang2026-07-03
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AgriMemSynth: a synthetic benchmark for memory and multi-hop reasoning in agricultural question answering

Das Paper stellt AgriMemSynth vor, ein synthetisches Benchmark-Framework, das aus konversationsbasierten und Multi-Hop-Reasoning-Datensätzen besteht, um KI-Systeme in der Landwirtschaft zu evaluieren, wobei aufgezeigt wird, dass Strategien zur Organisation von Retrievals aufgabenabhängig sind und lexikalische Metriken die Korrektheit der Antworten oft unterschätzen.

Nur Arifin Akbar, Rahool Dembani, Biagio Lenzitti, Domenico Tegolo2026-07-03
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Meta-Level Based Recommender System Using Knowledge Graph-based Neural Collaborative Filtering

Dieses Paper schlägt Meta KG-NCF vor, ein hybrides Meta-Learning-Framework, das Knowledge-Graph-Embeddings (via TransE) mit Neural Collaborative Filtering und einem First-Order Multi-Supervisor Association Network integriert, um Cold-Start-Probleme effektiv zu adressieren und gleichzeitig eine überlegene Genauigkeit sowie Recheneffizienz im Vergleich zu bestehenden Baseline-Methoden über mehrere groß angelegte Datensätze hinweg zu erreichen.

Erfan Ainul Yakin, Triyanna Widiyaningtyas, Hary Suswanto, Didik Dwi Prasetya, Wahyu Caesarendra2026-07-03
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Cry2Vec: Self-Supervised Pre-training for Infant Cry Recognition

Das Papier schlägt Cry2Vec vor, ein selbstüberwachtes Modell, das eine optimierte HuBERT-Architektur und einen groß angelegten Datensatz von 3 Millionen unbeschrifteten Säuglingsschreien nutzt, um eine State-of-the-Art-Leistung bei der Schreierkennung zu erzielen, mit nachgewiesener Machbarkeit für die Edge-Bereitstellung.

Manyi Liu, Meng Sun, jingjing Pan, Huimin Pan, Heng Wu, Shaoyang Men, Yaqin Xu, tongxu zhang2026-07-03
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A Lightweight YOLOv11n-OBB-Based Method for Oriented Detection of Luosifen Outer Packages

Dieses Paper schlägt eine leichtgewichtige, auf YOLOv11n-OBB basierende Detektionsmethode vor, die eine „Surgical Precision“-Ersetzungsstrategie mit GhostConv_OBB- und C3k2_GhostConv_OBB-Modulen aufweist, welche eine hochpräzise Echtzeit-orientierte Detektion von Luosifen-Außenverpackungen auf Edge-Geräten erreicht und dabei die Baseline in Bezug auf Genauigkeit und Effizienz signifikant übertrifft.

Guojian Liang, Shuwen Zhou, Yinhai Li2026-07-03
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Bridging the Gap: Explainability Metrics for AI Image-Based Clinical Diagnostics

Diese Studie führt den Explainability Agreement Index (EAI) ein, eine neuartige Metrik, die die Übereinstimmung zwischen KI-generierten Erklärungen und dem klinischen Denken bei der Diagnose chronischer Wunden quantifiziert, wobei aufgezeigt wird, dass aktuelle KI-Modelle trotz hoher Klassifizierungsgenauigkeit oft die für das klinische Vertrauen erforderliche Interpretierbarkeit vermissen lassen.

Albert Sire Langa, Ramon Reig-Bolaño, Clara Masó-Albareda, Ariadna Farrés-Serrat, Sergi Grau Carrion2026-07-03
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PMDA-Net: Progressive Feature Enhancement with Dynamic Attention for Crowd Counting

Das Papier schlägt PMDA-Net vor, ein progressives Multi-Level Dynamic Attention Network, das die Genauigkeit der Crowd-Counting-Verfahren sowie die Robustheit gegenüber Skalenvariation, Okklusion und Hintergrundrauschen durch eine neuartige Architektur mit Feature-Kalibrierung, Cross-Scale-Interaktion, Dichte-bewusster Aufmerksamkeit und Vordergrund-gesteuerter Optimierung verbessert.

Lin Zhou, Zhifan Jin, Zhong Zhang, He Wang, Sijia Chen, Liman Liu, Wenbing Tao2026-07-03
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A Two-Stage Audio Cascade with Coordinate Attention for On-Device Snore and Sleep Apnea Detection

Dieses Paper präsentiert eine ultrakompakte, zweistufige On-Device-Audio-Kaskade, die ein leichtgewichtiges 2D-CNN zur Schnarcherkennung und einen adaptierten Coordinate-Attention-Mechanismus zur Klassifizierung von Schlafapnoe-Ereignissen nutzt und dabei eine hohe Genauigkeit mit einer Reduktion der Parameter um 93,2 % im Vergleich zu Baselines erreicht.

Yang L.2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ
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Spatio-temporal Cartographical Generalization: Conceptual Framework and Algorithmic Extensions

Dieses Papier schlägt ein systematisches konzeptionelles Framework und algorithmische Erweiterungen für die spatiotemporale kartographische Generalisierung vor, die zeitliche Charakteristika integrieren, um bedeutsame Veränderungsereignisse zu bewahren und gleichzeitig die Kartenlesbarkeit zu gewährleisten, demonstriert durch Anwendungen in der Datenklassifikation und Linienvereinfachung.

Jochen Schiewe2026-07-03