cs papers | Gist.Science

FOIN: A Federated Multi-Organoid Intelligence Architecture using Combinatorial Graph Modelling

Dit artikel stelt FOIN voor, een nieuwe federated multi-organoid intelligentie-architectuur die combinatorische graafmodellering, neuromorfische computing en blockchain inzet om veilige, energiezuinige en privacy-bewarende collaboratieve leerprocessen tussen gedistribueerde hersenorganoïden mogelijk te maken, waarbij een hoge nauwkeurigheid wordt bereikt terwijl de computationele kosten aanzienlijk worden verminderd in vergelijking met traditionele gecentraliseerde systemen.

Venkatesh K, Subbulakshmi N2026-09-10

💻 computer science

Distilling Facial Emotional Cues into EEG Representations for Robust Emotion Recognition in Mental Health Monitoring

Het artikel stelt Cross-Modality Enhanced Distillation (C-MED) voor, een framework dat multimodale EEG-gezichtskennis overdraagt naar een inzetbaar EEG-only studentmodel via contrastieve uitlijning en bilineaire interactie, waarmee robuuste, onderwerp-onafhankelijke emotieherkenning wordt bereikt op de SEED-VII en DEAP benchmarks zonder dat er bij inferentie gesynchroniseerde gezichtsgegevens vereist zijn.

Majid Sepahvand, Hiba Muhammed Hussein, Maytham N. Meqdad2026-09-10

💻 computer science

Dynamic ensemble approach for multi-class classification based on neighborhood rough sets and sequential three-way decisions

Dit artikel stelt EM-S3WD voor, een dynamisch ensemble-framework dat buurt-ruwe verzamelingen integreert met sequentiële driewegbeslissingen en een conditionele dynamische integratiestrategie om de beperkingen van vaste referentietupels en binaire restricties in het oorspronkelijke model van Xu et al. te overwinnen, waardoor adaptieve en concurrerende multi-class classificatieprestaties worden bereikt.

Wenyan Xu, Qiang Chen, Yangyang Guo2026-09-10

💻 computer science

Artificial Intelligence Driven Grading and Personalised Feedback in Higher Education Assessment

Deze systematische literatuurstudie synthetiseert bewijs van 2020 tot 2026 om aan te tonen dat hoewel door AI gestuurde beoordeling en gepersonaliseerde feedback de efficiëntie, consistentie en schaalbaarheid in het hoger onderwijs aanzienlijk verbeteren, hun verantwoorde implementatie robuuste ethische waarborgen en menselijk toezicht vereist om uitdagingen zoals algoritmische bias, gegevensprivacy en academische integriteit aan te pakken.

Mziwendoda Cyprian Madwe2026-09-10

💻 computer science

TAG-lite: a pre-training task-affinity workflow for multi-task ADMET learning with disjoint datasets

Het artikel introduceert TAG-lite, een op gradiënten gebaseerde pre-training workflow die de taakaffiniteit tussen disjuncte ADMET-datasets schat om eindpunten effectief te groeperen en de multi-task learning prestaties te verbeteren, zelfs wanneer de overlap tussen verbindingen minimaal is.

Seoyoon Koo, Sungmin Ko, Seung-Yong Seong2026-09-10

💻 computer science

Genre Classification of Saint Yared Qum Zema Using a Convolutional Neural Network

Deze studie presenteert een op maat gemaakt Convolutional Neural Network-model dat een testnauwkeurigheid van 88% bereikt bij het classificeren van de drie genres van de Ethiopische heilige muziek van Sint Yared (Qum Zema) door 1.555 audiofragmenten om te zetten in spectrogram-afbeeldingen, waarmee het gevestigde architecturen zoals ResNet, VGGNet en AlexNet overtreft.

Birku Litgeb Aschenek, Alehegn Ayanaw Getaneh, Getaneh Awoke2026-09-10

💻 computer science

Hierarchical Compositional Hypergraphs Encode Document Structure for Classification

Dit artikel introduceert een Hierarchical Compositional Hypergraph (HCH) die de documentstructuur codeert via geordende lagen van tokens, zinnen en paragrafen, en demonstreert dat het combineren van deze structurele kenmerken met standaard TF–IDF statistisch significante verbeteringen oplevert in de nauwkeurigheid van tekstclassificatie en macro-F1 ten opzichte van louter lexicale baselines.

Madjid Eshaghi Gordji, Mohamadali Berahman2026-09-10

💻 computer science

CauCity-WM: An Intervention-Consistent Generative World Model for Counterfactual Urban Dynamics and Risk-Aware Decision Making

Het artikel introduceert CauCity-WM, een causaal generatief wereldmodel dat stedelijke voorspelling, contrafactische schatting en risicobewuste besluitvorming verenigt door een twin-world structureel diffusieproces te hanteren om consistente feitelijke en contrafactische toekomsten te genereren via geabduceerde exogene ruis.

Kai Ma, Miao Yu2026-09-10

💻 computer science

Interpretable ensemble machine learning identifies player-specific performance indicators in elite tennis

Deze studie toont aan dat een interpreteerbare ensemble machine learning-workflow toegepast op de Grand Slam-data van Novak Djokovic niet alleen een hoge voorspellende nauwkeurigheid bereikt voor setuitkomsten, maar ook spelersspecifieke prestatie-indicatoren onthult, zoals backhand-returns, die vaak door individuele modellen worden over het hoofd gezien.

Yifeng Li, Weixiang Jiao, Meiyi ZouZhu, Yawen Zheng, Wenjie Lu, Yihang Kong, Xingyun Li2026-09-10

💻 computer science

VectorLLM++: A Unified Next-Token-Prediction MLLM for Dense Remote Sensing Perception and Vector Mapping

VectorLLM++ is een verenigd next-token-prediction multimodaal groot taalmodel dat gegevensschaarste en het gebrek aan gestructureerde vectoroutputs overwint door nieuwe tokenizers voor coördinaten en maskers te introduceren, waardoor het gespecialiseerde modellen op zeven diverse remote sensing perceptie- en vectormappingtaken overtreft.

Shunping Ji2026-09-10

← Vorige Volgende →