💻 Category

cs

2456 papers

💻 computer science

HCSC-Net: Hierarchical Contextual Semantic Calibration for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation

Dit artikel stelt HCSC-Net voor, een hiërarchisch contextueel semantisch kalibratieframework dat CLIP-gebaseerde zwak gesuperviseerde semantische segmentatie verbetert door Group-wise Structural Calibration en Residual Contextual Semantic Calibration modules te integreren om problemen van structurele inconsistentie en achtergrondinterferentie op te lossen, waarmee state-of-the-art prestaties wordt behaald op de PASCAL VOC 2012 en MS COCO 2014 benchmarks.

Xiaoming Bai, Xiaoyan Shao, Lingling Li, Xuezhuan Zhao, Zhenhao Zhao, Jian Zhang2026-07-29
💻 computer science

Contextual Cue Susceptibility in Clinical AI: A Randomized Controlled Clinician-Comparator Study

Deze gerandomiseerde gecontroleerde studie onthult dat grote taalmodellen aanzienlijk vatbaarder zijn dan menselijke clinici voor contextuele aanwijzingen die leiden tot onjuiste diagnostische keuzes, wat een kritieke veiligheidszwakte voor klinische AI-systemen benadrukt die kan worden gemitigeerd door middel van specifieke prompting-strategieën.

Mahmud Omar, Reem Agbareia, Alexander Charney, Raja-Elie Abdulnour, Ankit Sakhuja, Eyal Klang, Girish Nadkarni, Benjamin (…)2026-07-29
💻 computer science

TRIBRID-Optimized MobileNetV3 Framework for Explainable Printed Circuit Board Defect Classification

Dit artikel presenteert een uitlegbare framework voor PCB-defectclassificatie die TRIBRID-geoptimaliseerde hyperparameteroptimalisatie, transfer learning en MobileNetV3 combineert om perfecte nauwkeurigheid en interpreteerbaarheid te bereiken, terwijl de computationele efficiëntie behouden blijft die vereist is voor intelligente Automated Optical Inspection-systemen.

Manjunath G. Asuti, Nirmalkumar S. Benni, Ramesh B T, Phanindra Reddy Kannari, S N Chaitra, K J Kavitha, B P Mishra2026-07-29
💻 computer science

TPM-Free Post-Quantum Attestation for Legacy Industrial Control Devices Using Commodity-Hardware Trusted Execution

Dit artikel presenteert een hardware-onafhankelijk post-quantum attestatiemechanisme voor legacy industriële apparaten dat de hibernation-resume cyclus op commodity x86-platformen benut om de runtime-toestand te vangen en te ondertekenen met behulp van CRYSTALS-Dilithium, waardoor betrouwbare verificatie mogelijk wordt zonder dedicated beveiligingshardware zoals TPM's.

Tejasva Jadhav2026-07-29
💻 computer science

Hybrid Multi- Expert Deep Learning Framework for Operational SAR Maritime Surveillance and Dark Vessel Identification

Dit artikel stelt een hybride multi-expert deep learning framework voor dat een intelligent ResNet-50 routingmechanisme gebruikt om dynamisch gespecialiseerde detectiemodellen (YOLOv8 en SwinIR-verbeterde Mask R-CNN) te selecteren voor verschillende maritieme omgevingen, waarbij een hoge nauwkeurigheid wordt bereikt bij scheepsdetectie en donkere vaartuigen succesvol worden geïdentificeerd in real-world scenario's zoals de Straat van Singapore.

Syed Wajid Ali, Sudhir Nadda, Shivani Verma, Shuchismita Mishra2026-07-29
💻 computer science

Atlases Are Already Inside: Recovering Population Templates from Pretrained Diffusion Models

Dit artikel toont aan dat voorgetrainde diffusiemodellen impliciet populatieniveau anatomische atlasinformatie coderen binnen hun geleerde dynamiek, wat de directe reconstructie van scherpe, leeftijdsgeconditioneerde en registratie-competitieve hersentemplates mogelijk maakt door middel van deterministische inferentie zonder dat expliciete registratie of atlas-specifieke trainingsdoelstellingen vereist zijn.

Jian Shi, John Femiani, Peter Wonka2026-07-29
💻 computer science

BQEB ForecastBench: Benchmarking AI Models for Smart Grid Forecasting Using BQEB-Data v1

Dit artikel introduceert BQEB ForecastBench, een open benchmarking-framework dat gebruikmaakt van de BQEB-Data v1-dataset om de evaluatie van AI-modellen voor smart-grid voorspellingen te standaardiseren, waarbij door middel van baseline-experimenten wordt aangetoond dat lineaire regressie andere modellen overtreft bij het voorspellen van de elektriciteitsvraag en -prijzen, terwijl de inherente complexiteit van prijsvoorspelling wordt benadrukt.

Rakesh Kumar Agrawal2026-07-29
💻 computer science

When and What Will Customers Buy Next? A Dual-Task Deep Learning Framework for Repurchase Prediction in E-Commerce

Deze studie stelt een dual-task deep learning-framework voor op basis van LSTM dat gelijktijdig de timing van herhaalaankopen van klanten en de selectie van het volgende product voorspelt, waarbij een superieure prestatie wordt aangetoond ten opzichte van bestaande modellen op grootschalige e-commercegegevens en een praktisch AI-agentsysteem wordt geboden voor geautomatiseerde marketingoptimalisatie.

Gia Bao Huynh, Thi Thuy Hanh Nguyen2026-07-29