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2354 Arbeiten

💻 computer science

Self-Optimizing Enterprise RAG+SQL Knowledge Agents: Unified Retrieval, Schema-Aware Query Translation, Event Graph Reasoning, and Adaptive Model Routing

Dieses Paper präsentiert einen selbstoptimierenden Enterprise RAG+SQL Knowledge Agent, eine Middleware-Architektur, die schema-bewusste SQL-Translation, hybride Dokument- und Graph-Retrieval sowie adaptives Model-Routing vereint, um komplexe Enterprise-Fragebeantwortung als ein selbstoptimierendes Kontrollproblem über heterogene Wissenswerkzeuge zu behandeln.

Harshil Lodhiya2026-08-25
💻 computer science

Specification-first convergence with an AI coding agent: a case study of dismantling a core architectural invariant across 189 files in a 717k-line codebase with no test oracle and no human code review

Diese Arbeit präsentiert eine Fallstudie, die zeigt, dass ein KI-Coding-Agent, der unter einem Specification-First-Protokoll ohne menschliche Code-Review oder eine vorbestehende Test-Oracle operierte, erfolgreich eine zentrale architektonische Invariante über 189 Dateien in einer 717.000 Zeilen umfassenden TypeScript-Codebasis durch die iterative Verfeinerung einer formalen Spezifikation und die Korrektur von 201 Defekten über drei Tage für 2.430 $ demontierte.

Joël Abenhaïm2026-08-25
💻 computer science

Risk Aware Prompt-Guided CNN–LLM Framework for Brain MRI Diagnostic Report Generation

Dieses Paper schlägt ein risikobewusstes, promptgesteuertes CNN–LLM-Framework vor, das tiefe visuelle Wahrnehmung mit Expertenfeedback von Radiologen integriert, um präzise, klinisch interpretierbare und biasresistente Diagnoseberichte für Hirn-MRT aufzustellen, wobei es konventionelle Methoden in Bezug auf Berichtsqualtität und Konsistenz signifikant übertrifft.

Senthamilselvi M., Kalavathi Palanisamy2026-08-25
💻 computer science

A ModernBERT-Based Web Application Firewall for Multi-Class HTTP Attack Detection

Dieses Paper schlägt eine auf ModernBERT basierende Web Application Firewall vor, die durch eine endpunktagnostische Vorverarbeitungspipeline durch Endpoint-Bias verursachte Label-Leakage im Datensatz mildert und dabei über 99,7 % Genauigkeit sowie geringe Latenzzeiten bei der Erkennung von Multi-Class-HTTP-Angriffen erreicht, ohne sich auf Request-Pfade zu verlassen.

Saravanan C, Rohith K, Santhosh S, Sanjay Prabhu S, Majidha Fathima K.M2026-08-25
💻 computer science

Adversarial Contingency Auctions: Strategic Multi-Robot Task Allocation under Inconsistent Beliefs and Adversarial Path Blockages

Dieses Paper führt Adversarial Contingency Auctions (ACA) ein, ein dezentrales Multi-Roboter-Aufgabenzuweisungs-Framework, das Contingency-Branching-Trees und Bayessche Glaubensmodellierung integriert, um eine autonome, lokalisierte Erholung von adversariellen Pfadblockaden ohne die Notwendigkeit globaler Neuausschreibungen zu ermöglichen, wodurch die Aufgabenerfüllungsraten in dynamischen, unsicheren Umgebungen signifikant verbessert und der Kommunikationsaufwand reduziert werden.

Kumar Mrinal2026-08-25
💻 computer science

Leveraging Large Language Models for Assessments Grading and Personalised Feedback Generation: A Case of Software Engineering

Diese Studie evaluiert die Effektivität von LLMs (ChatGPT-4 und Gemini 2.5) bei der Bewertung von Software-Engineering-Leistungsnachweisen und der Generierung personalisierten Feedbacks und stellt fest, dass sie zwar qualitativ hochwertiges Feedback und vorläufige Bewertungen produzieren, ihre begrenzte Korrelation mit der Bewertung durch Dozenten jedoch darauf hindeutet, dass sie am besten für ein Hybridmodell geeignet sind, das menschliche Lehrkräfte unterstützt, anstatt sie zu ersetzen.

Mamoona Tasadduq, Fakhra Amjad, Javed Ali Khan, Hafsa Shareef Dar2026-08-25
💻 computer science

Machine Learning Approaches for Hourly Emergency Department Patient Arrival Forecasting: A Multi-Horizon Comparison with Operational Benchmarking at a Norwegian Hospital

Diese Studie zeigt, dass Machine-Learning-Modelle, insbesondere eine Direct-LSTM+Optuna-Architektur, die das der rekursiven autoregressiven Ansätze inhärente „Frozen-Feature“-Problem vermeidet, die operative kalenderbasierte Baseline Norwegens zur stündlichen Prognose von Patientenankünften in Notaufnahmen sowohl über kurze als auch über längere Planungshorizonte hinweg signifikant übertrifft.

Md Ariful Islam Foysal, Gustav Trygve Siqueland, Vetle Ellingsen Hauge, Rasmus Rimestad, Vimala Nunavath, Bjørn-Jostein (…)2026-08-25
💻 computer science

Ecological Proportionality in Generative AI: The Ethics of Marginal Capability and Environmental Sufficiency

Dieser Artikel schlägt einen „Ecological Capability Proportionality Test“ und einen entsprechenden Governance-Rahmen vor, um die Auswahl generativer KI-Modelle ethisch zu leiten, indem er von Entwicklern verlangt, signifikant höhere Umweltkosten zu vermeiden, sofern die marginale ökologische Belastung nicht durch eine proportionale, kontextspezifische Steigerung der Leistungsfähigkeit gerechtfertigt ist.

Prudvi Saisaran Ponduru, Pavani Priya Vyshnavi Nandanavanam, Sai Kesav Kumar Ponduru2026-08-25
💻 computer science

Distributed IoT Security with Blockchain, Privacy-Preserving Techniques, and Predictive Maintenance Models

Dieses Paper schlägt ein neuartiges, auf Blockchain basierendes Framework für die verteilte IoT-Sicherheit vor, das Federated Learning, IPFS und leichte Kryptographie integriert, um Skalierbarkeit und Ressourcenbeschränkungen zu überwinden und dabei eine nahezu perfekte Genauigkeit (99,88 %) sowie eine robuste Anomalieerkennung für die vorausschauende Wartung in Echtzeit über diverse Anwendungen hinweg zu erreichen.

Haitham A. Mahmoud, Ahmed T. Soliman, Mohammed El-Meligy, Azhar Imran, Abdelaty Edrees Abdelgawad2026-08-25