💻 Category

cs

3657 papers

💻 informatica

SynthEHR-DP: Clinically Valid Electronic Health Record Synthesis with Differential Privacy Guarantees

Het artikel introduceert SynthEHR-DP, een nieuw generatief framework dat een Mixed-Type Encoder, een Temporal Transformer en een Conditional Variational Autoencoder combineert met Differential Privacy-training en een post-hoc Clinical Constraint Layer om klinisch valide, privacy-preserverende synthetische elektronische patiëntendossiers te produceren die een state-of-the-art prestatie leveren op de privacy-utiliteit afweging.

Kishore Arul2026-10-26
💻 informatica

SpineFusion for plane aware local and global MRI classification of multiple sclerosis and myelitis

Het artikel introduceert SpineFusion, een dual-encoder deep learning-model dat lokale en globale MRI-kenmerken integreert via bidirectionele cross-attention en plane embeddings om een hoge nauwkeurigheid te bereiken bij het classificeren van multiple sclerose en myelitis over meerdere datasets, waarbij wordt opgemerkt dat patiëntgegropeerde externe validatie nodig is om de klinische bruikbaarheid te bevestigen.

Salih Taha Alperen Özçelik, Elif İrem Kılıç, Hasan Güler2026-10-26
💻 informatica

A Fusion of Transfer Learning with Osprey Optimization Algorithm Based Student Engagement Detection for Improving Performance of Virtual Classroom Environments

Dit artikel stelt het FTLSED-VCOOA-framework voor, dat adaptieve bilaterale filtering, een fusie van SqueezeNet, Shallow CapsNets en MobileNetV2 voor feature-extractie, een CNN-LSTM-classifier en het Osprey Optimization Algorithm voor hyperparameteroptimalisatie integreert om de betrokkenheid van studenten effectief te detecteren en de prestaties in virtuele klasomgevingen te verbeteren.

Hassan Gise, Ali Muhammad Aljodea2026-10-26
💻 informatica

On the Hyper-Parameters and the Scoring Functions of PCTABU and PCHC Bayesian Network Algorithms

Dit artikel introduceert een nieuw algoritme voor het leren van Bayesiaanse netwerken en demonstreert aan de hand van gesimuleerde en reële gegevens dat de keuze van de scorefunctie de prestaties aanzienlijk beïnvloedt, waarbij het nieuwe algoritme bestaande methoden overtreft op netwerken die worden gekenmerkt door lagere gemiddelde Markov-blanketgroottes, graden en dichtheden.

Volkan Sevinç, Michail Tsagris2026-10-26
💻 informatica

Perturbation-Specific Reliability of Intrinsic and Post-Hoc Explainable Machine Learning in Volatility Forecasting

Deze studie toont aan dat de betrouwbaarheid van zowel intrinsieke als post-hoc verklaringen in volatiliteitsvoorspelling sterk perturbatiespecifiek is, wat aanzienlijk varieert over verschillende model–representatie–verklaraar-configuraties en een empirische evaluatie noodzaakt onder diverse omstandigheden zoals hertraining, temporele verschuivingen en inputruis.

Haikal Djauhari, Anton Yudhana, - Sunardi2026-10-26
💻 informatica

Application of Machine Learning in Optimizing Industrial Assembly Lines: A Chronologically Validated Study of Predictive Quality Control

Deze studie toont aan dat hoewel willekeurige kruisvalidatie de prestaties van machine learning op industriële assemblagegegevens overschat vanwege concept drift, chronologisch gevalideerde temporele evaluatie onthult dat gradient boosting-modellen nog steeds effectieve, inspectiereducerende screeningsinstrumenten kunnen dienen wanneer ze goed zijn afgestemd.

Aida Allahverdi¹, Siavash Akbarzadeh¹2026-10-26
💻 informatica

From Agent Labels to Accountable Deployment: Evidence Maturity and Meaningful Human Oversight for Agentic AI in Higher Education

Deze kritische integratieve review betoogt dat de inzet van agentic AI in het hoger onderwijs moet worden beperkt door een nieuw Autonomie-Toezicht-Bewijs-kader, dat voorschrijft dat gedelegeerde systeemautonomie de volwassenheid van ondersteunend bewijs of de kracht van verantwoordelijke menselijke controle niet mag overstijgen om schade te voorkomen en rechtvaardigheid te waarborgen.

Abhishek Dey2026-10-26
💻 informatica

Multilingual Artificial Intelligence for Classifying Ethiopian FinTech User Reviews

Deze studie presenteert een reproduceerbaar meertalig NLP-framework en een gecureerde corpus van 7.148 Ethiopische FinTech-beoordelingen om gebruikersfeedback te classificeren in vijf servicecategorieën, waarbij wordt aangetoond dat het AfroXLMR-transformer-model andere architecturen overtreft in het verwerken van Engelse, Amhaarse en gecodeerde tekst (code-switched text), terwijl het ook aanhoudende uitdagingen met data-onbalans en linguïstische variatie benadrukt.

Alemu Kumilachew Tegegnie, Desalegn Wahega Sarke2026-10-26