💻 Category

cs

2354 Arbeiten

💻 computer science

SciSchema.org: A Multidisciplinary Collection of Schemas for Structured Scientific Process Descriptions

Dieses Paper stellt SciSchema.org vor, die erste multidisziplinäre Sammlung von 16 Experten-annotierten Schemata, die darauf ausgelegt sind, die Beschreibung wissenschaftlicher Prozesse über verschiedene Fachgebiete hinweg zu standardisieren und dadurch eine strukturierte Annotation, Reproduzierbarkeit sowie den Vergleich zwischen Studien durch einen Human-in-the-Loop-Entwicklungsworkflow zu ermöglichen.

Jennifer D'Souza, Sameer Sadruddin, Anisa Rula, Ana Bossler, Andres Fullana, Enric Bas, Syed Ather, Defne Circi, Anlan C (…)2026-08-25
💻 computer science

Epistemic Function Diagnosis in AI-Aided Design: Connecting Established Frameworks and Rapidly Evolving Practice

Dieses Paper schlägt die Epistemic Function Diagnosis (EFD) als eine vereinende Referenzschicht vor, um die komplexen, koexistierenden Gefahren des KI-gestützten Designs zu analysieren und zu intervenieren, indem es etablierte Frameworks durch eine 2×2-Diagnose-Interventions-Architektur und eine Belief-Means-Method-Justification (BMMJ)-Grammatik integriert, während gleichzeitig die Notwendigkeit einer zukünftigen empirischen Validierung anerkannt wird.

Masahiko MATSUHASHI2026-08-25
💻 computer science

AMORL: A Training-Aware, Adaptive, Multi-Objective RL-CNN Framework for Dynamic DNN Mapping on Networks-on-Chip

Dieses Paper stellt AMORL vor, ein trainingsbewusstes, adaptives Framework, das Reinforcement Learning und Convolutional Neural Networks kombiniert, um diverse DNN-Workloads dynamisch auf heterogene Networks-on-Chip abzubilden, wodurch signifikante Reduktionen der Kommunikationskosten, der Lastimbalance und der Latenz bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung eines hohen Durchsatzes und einer hohen Energieeffizienz erreicht werden.

Md Farhadur Reza2026-08-25
💻 computer science

Automating the triage of rheumatology outpatient referrals: a comparative evaluation of 23 large language models under simple and advanced prompting

Diese Studie zeigt, dass zeitgenössische große Sprachmodelle, insbesondere wenn sie durch fortgeschrittene Prompting-Techniken gesteuert werden, die Triage von Rheumatologie-Überweisungen mit einer Genauigkeit automatisieren können, die mit der menschlicher Experten vergleichbar ist oder diese sogar übertrifft, wodurch die Notwendigkeit teurer, groß angelegter Modelle effektiv eliminiert wird.

Lynden Roberts2026-08-25
💻 computer science

Federated Hybrid Deep Learning Framework for IoT Intrusion Detection Using N-BaIoT, CICIoT2023, and BoT-IoT Datasets

Dieses Paper präsentiert ein end-to-end föderiertes hybrides Deep-Learning-Framework für die IoT-Intrusionserkennung, das diverse Modelle (einschließlich CNN, LSTM und XGBoost) auf den Datensätzen N-BaIoT, CICIoT2023 und BoT-IoT vorverarbeitet und trainiert, um eine starke Performance zu erreichen und gleichzeitig Datenschutz sowie Ressourcenbeschränkungen zu adressieren, wobei die Ergebnisse die besondere Herausforderung des Multiclass-Datensatzes CICIoT2023 hervorheben.

Sonali Mishra^, R. Venkata Siva2026-08-25
💻 computer science

A Patch-Routed Mixture-of-Experts for Continual MOBA Draft Recommendation

Dieses Paper schlägt eine Patch-geroutete Mixture-of-Experts-Architektur für die kontinuierliche MOBA-Draft-Empfehlung vor, die versionierte Patch-Identitäten nutzt, um die Anpassung zu isolieren, wodurch Null-Vergessen und eine signifikant schnellere Konvergenz bei reduziertem Speicherbedarf im Vergleich zu unabhängigen Modellen erreicht werden, wobei sich der Geschwindigkeitsvorteil verringert, wenn der Strom der Patches länger wird.

Mohammadreza Mohammadnejad, Morteza Dorrigiv, Farzin Yaghmaee2026-08-25
💻 computer science

An Attention-Enhanced MobileViT Framework for Multi-Task Skin Lesion Classification and Segmentation

Dieses Paper schlägt ein aufmerksamkeitsgestütztes, leichtgewichtiges MobileViT-XS-Framework vor, das die Recheneffizienz und diagnostische Zuverlässigkeit für die kombinierte Klassifizierung und Segmentierung von Hautläsionen effektiv ausbalanciert und dabei auf dem ISIC 2019-Datensatz eine wettbewerbsfähige Leistung mit signifikant weniger Parametern als schwergewichtige Modelle erzielt.

Yanqiang Ge, Bingqian Lu, Haoyu Wang, Zixu Yang, Zhan Zhang2026-08-25
💻 computer science

A multi-scale neuralized Markov random field architecture for ECG arrhythmia recognition

Dieses Paper schlägt ein Multi-Scale Neuralized Markov Random Field (MSMRF)-Framework vor, das Multi-Scale-Merkmalsextraktion, Information Bottleneck Regularisierung und physiologische Constraints integriert, um eine präzise und klinisch plausible Erkennung von Herzrhythmusstörungen zu erreichen, wobei es bestehende Baselines auf öffentlichen EKG-Datenbanken übertrifft.

Jibin Wang, Chen Wei, Lexuan Ma, Bo Shi2026-08-25
💻 computer science

Design and evaluation of a mobile app for artificial intelligence education among healthcare students: A before-and-after study

Diese Vorher-Nachher-Studie zeigt, dass die persischsprachige mobile Anwendung AIMedEdu die wahrgenommene Bereitschaft der Studierenden im Gesundheitswesen gegenüber medizinischer KI signifikant verbesserte und exzellente Bewertungen hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit erhielt, wenngleich zukünftige Forschung notwendig ist, um die langfristige pädagogische Wirksamkeit und Verallgemeinerbarkeit zu bestätigen.

Seyyedeh Fatemeh Mousavi Baigi, Masoumeh Sarbaz, Khalil Kimiafar2026-08-25