💻 Category

cs

927 papers

💻 computer science

Dynamic Adaptive Fusion Model (DAFM) for Real-Time Oil Production Forecasting

Deze studie stelt het Dynamic Adaptive Fusion Model (DAFM) voor, een intelligent voorspellingssysteem in realtime dat beslissingsbomen, Random Forests, XGBoost en BiLSTM-netwerken dynamisch integreert via adaptieve gating-mechanismen om de beperkingen van statische modellen te overwinnen, waarbij een superieure nauwkeurigheid (R² = 0,97) en snelle inferentie voor olieproductievoorspelling worden bereikt.

Fatna Said, Kai Zhang, Huaqing Zhang, Botao Jiao, Behzad Saberali, Edwin E Nyakila2026-07-29
💻 computer science

ModernBERT-TR: A Modern Encoder Foundation Model for Turkish

Het artikel introduceert ModernBERT-TR, een Turkse encoder met 150 miljoen parameters die vanaf nul is voorgetraind op 144,4 miljard tokens met behulp van de ModernBERT-architectuur en een aangepaste tokenizer, die bestaande Turkse baselines aanzienlijk overtreft en grotere gelijktijdige modellen evenaart ondanks dat deze met aanzienlijk minder middelen is getraind.

Besher Alkurdi, Himmet Toprak Kesgin, Muzaffer Kaan Yuce, Mehmet Fatih Amasyali2026-07-29
💻 computer science

DriftSense++: Spatially Adaptive Drift Management in Dynamic Spatial Crowdsourcing

DriftSense++ is een dynamisch framework dat de toewijzing van ruimtelijke crowdsourcing-taken verbetert door een gesloten, regio-bewuste aanpak te hanteren om zowel data- als conceptdrift te detecteren en adaptief te beheren, waarbij het bestaande methoden aanzienlijk overtreft in nauwkeurigheid, reductie van valse alarmen en herstelsnelheid over diverse real-world datasets.

Md Mujibur Rahman, Quazi Mamun, Michael Bewong, Md Zahidul Islam2026-07-29
💻 computer science

ICU Mortality and LOS Prediction Models Using Machine Learning Based on Both Real and Synthetic Data

Deze studie evalueert machine learning-modellen voor het voorspellen van mortaliteit op de IC en de ligduur in Ethiopische ziekenhuizen met behulp van reële en synthetische gegevens, waarbij wordt vastgesteld dat hybride training met door CTGAN gegenereerde gegevens andere methoden significant overtreft ondanks de hoge computationele kosten, terwijl tegelijkertijd wordt benadrukt dat zuurstofbehoefte en SpO2 de sterkste voorspellers voor mortaliteit zijn.

Girma Neshir Alemneh, Hirut Bekele Ashagrie, Lemlem Kassa Tegegne2026-07-28
💻 computer science

Orientation-Aware Mesh Learning via a Signed Half-Dihedral Scalar for Robust Shape Classification under Structural Perturbations

Dit artikel stelt een oriëntatiebewuste mesh-leermethode voor die een nieuwe gesigneerde half-dihedrale scalaire gebruikt om lokale vlakoriëntatie te coderen, wat de robuustheid en classificatienauwkeurigheid voor 3D-vormen onder structurele perturbaties zoals snijden en open grenzen aanzienlijk verbetert vergeleken met conventionele randcentrische benaderingen.

Jong-Hyun Kim2026-07-28
💻 computer science

Developing Multimodal Artificial Intelligence-Based Tool for Enhancing Clinical Decision- Making in Personalised Prostate Cancer Treatment

Deze retrospectieve studie ontwikkelde en evalueerde een multimodale AI-gebaseerde klinische beslissingsondersteunende systeem integrerend van demografische, klinische, genomische en beeldvormende gegevens om de gepersonaliseerde voorspelling van prostaatkankerbehandeling in Brunei te verbeteren, waarbij werd aangetoond dat een hybride LSTM–Random Forest-architectuur met late-stage fusie een robuuste prestatie (AUC 0,964) bereikte ondanks beperkingen gerelateerd aan de kleine steekproefomvang.

Hein Minn Tun, Lin Naing, Owais Ahmed Malik, Muhammad Syafiq Abdullah, Thu Ta, Hanif Abdul Rahman2026-07-28
💻 computer science

Assessment of Machine Learning Algorithms for Detection of Forest Degradation in the Remote Sensing Data of Omo Forest Reserve

Deze studie toont aan dat machine learning-algoritmen, in het bijzonder Support Vector Classifiers, een hoge nauwkeurigheid bereiken (tot 99%) bij het detecteren van bosdegradatie in Nigeria's Omo Forest Reserve met behulp van remote sensing-data, waarmee zij pleiten voor de integratie ervan in nationaal natuurbehoudbeleid voor duurzaam bosbeheer.

B. A. Babalogbon, O. O. Awotoye, O. J. Matthew, P. C. Odoh, D. E. Ekpa2026-07-28
💻 computer science

Hyperparameter Analysis in Retrieval-Augmented Generation Systems Applied to the Public Prosecutor’s Office of the State of Espírito Santo Corpus

Deze studie maakt gebruik van een Design of Experiments-methodologie om kritieke hyperparameters — specifiek chunking-strategie, contextvolume en LLM-selectie — te analyseren en te optimaliseren binnen een Retrieval-Augmented Generation-systeem dat is afgestemd op het Openbaar Ministerie van Espírito Santo, waarbij wordt aangetoond dat deze factoren de kwaliteit van de respons significant beïnvloeden door middel van statistische analyse met behulp van de Aligned Rank Transform.

Heitor Quartezani, Pedro Berger, Alessandro Sarnaglia, Marcelo Guimarães, Giovanni Comarela, Leonardo Rocha, Diego Dias2026-07-28
💻 computer science

The World Is a Hypothesis: Epistemic Control for Executable World-Model Agents in Novel Interactive Environments

Dit artikel introduceert THEA, een door prompts gedefinieerd revisiebeleid dat uitvoerbare wereldmodellen behandelt als falsifieerbare theorieën om ouderagenten en specialistische subagenten te orkestreren, waarbij de state-of-the-art prestaties op 22 van de 25 ARC-AGI-3 games worden bereikt met aanzienlijk lagere kosten, terwijl wordt gewaarborgd dat hypothese-revisie expliciet, controleerbaar en kosteneffectief blijft.

Bruno Laureano dos Santos2026-07-28