💻 Category

cs

2456 papers

💻 computer science

Circuit-Inspired High-Order Neural Networks with Unified Neural Dynamics Modeling for PDE Solving and Visual Perception

Het artikel introduceert CHONN, een modulair, door circuits geïnspireerd framework dat Kirchhoff-gebaseerde cascadecompositie gebruikt om stabiele, interpreteerbare hoogwaardige neurale dynamiek te creëren, waardoor het traditionele diepte-stapelingbenaderingen overtreft bij het oplossen van partiële differentiaalvergelijkingen en het verbeteren van visuele perceptietaak.

Baochang Zhang, Tongfei Chen, JingyinG Yang, Linlin Yang, Juan Zhang, Jinhu Lü, David Doermann, Chunyu Xie, Tian Wang, G (…)2026-07-16
💻 computer science

Physics-Informed AI Framework Enables Generalizable and Reliable Cerebrovascular Hemodynamic Profiling

Het artikel introduceert 4DHemoX, een natuurkundig geïnformeerd AI-framework dat een hybride dataset en een Navier-Stokes-ingebedde neurale architectuur benut om de sim-to-real kloof te overbruggen en betrouwbare, generaliseerbare en data-efficiënte cerebrovasculaire hemodynamische profilering voor klinische toepassingen mogelijk te maken.

Fen Miao, Chen Chen, Yuan Lin, Yun Zhang, Jiannong Cao, Yingjie He, Jiaqi Huang, Honglei Zhao, Jun Yang, Huiying Liang (…)2026-07-16
💻 computer science

User Interfaces in Machine Learning-Based Decision Support for Emergency Department Triage – A Systematic Review

Deze systematische review van 25 studies onthult dat, ondanks het cruciale belang van gebruikersgericht ontwerp, machine learning-gebaseerde klinische beslissingsondersteunende systemen voor triage op de spoedeisende hulp frequent een gebrek hebben aan uitgebreide interfacefuncties, bruikbaarheidstesten en interdisciplinaire samenwerking, waardoor hun praktische toepassing en effectiviteit in de echte wereld worden belemmerd.

Kirsten Zantvoort, Sylvain Brouwer, Nadine Schlicker, Peter Mross, Andreas Jerrentrup, Martin C. Hirsch, Philipp Russ2026-07-15
💻 computer science

REGAL-Driven Hierarchical Graph Reinforcement Network for Stable and Energy- Efficient Communication in Wireless Sensor Networks

Dit artikel stelt het REGAL-gestuurde Hierarchical Graph Reinforcement Network (HGRN) voor, een nieuw framework dat Graph Neural Networks, Residual Energy Gradient Attention, Deep Reinforcement Learning en een Energy-Adaptive Partridge Optimization Algorithm integreert om stabiele, energiezuinige en belastingsgebalanceerde communicatie in grootschalige Wireless Sensor Networks te bereiken, waarbij een superieure prestatie wordt aangetoond op het gebied van netwerklevensduur, energiebesparing en pakketlevering vergeleken met bestaande clusteringbenaderingen.

Kumar J, Vinoth Kumar P, Bharathi S, Deepan S2026-07-15
💻 computer science

Blast Radius Characterization of Triple-Level Poisoning Attacks in Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation Systems

Dit artikel formaliseert en kwantificeert empirisch de impactradius van triple-level vergiftigingsaanvallen in Knowledge Graph RAG-systemen, waarbij wordt aangetoond dat hub-vergiftiging de meest ernstige propagatie van corruptie veroorzaakt, en stelt een graafbewuste verdediging voor op basis van graad-gewogen vertrouwensscoring om deze risico's te mitigeren.

Shree Raksha H R, Jasmine K S2026-07-15
💻 computer science

Enhancing Intrusion Detection System Resilience Against Adversarial Evasion Attacks Using Adversarial Training

Dit artikel stelt een hybride LightGBM-MLP intrusiedetectiesysteem voor dat is verbeterd door middel van adversariële training met de Fast Gradient Sign Method (FGSM) op de UNSW-NB15 dataset, waarmee succesvol de robuustheid tegen evasie-aanvallen is verbeterd door een nauwkeurigheid van 77,80% te behouden onder sterke perturbaties, terwijl er slechts een minimale reductie van 6,66% in prestaties op schone data optreedt.

MUKUNTH s, VATCHALA S, YOGESH C2026-07-15
💻 computer science

Frequency-Guided Real-Time Detection of Weak Water-Surface Targetsfor Unmanned Surface Vehicles

Dit artikel stelt een lichtgewicht, real-time detector voor onbemande vaartuigen voor die de detectie van zwakke wateroppervlakdoelwitten verbetert door frequentiegeleide feature routing en schaalgenormaliseerde adaptieve lokalisatiesupervisie te integreren om uitdagingen zoals laag contrast en kleine objectgrootte aan te pakken, terwijl strikte latentie- en modelgroottebeperkingen worden gehandhaafd.

Ling Qin, AnChuan Wang, Qing Huang, Qun Zou2026-07-15
💻 computer science

Closed-loop Auto Research for Molecular Property Prediction: Discovering and Certifying Generalizable Improvements

Dit artikel introduceert een closed-loop Auto Research-framework dat taalmodel-agenten gebruikt om moleculaire representaties, modelcode en extern bewijs te bewerken, waarbij het succesvol algemene verbeteringen ontdekt en certificeert over meerdere benchmarks voor moleculaire eigenschappen, terwijl het door middel van rigoureuze helden-testen onderscheid maakt tussen werkelijke overdraagbare winst en niet-overdraagbare selectievariantie en distributieverschuivingen.

Jingjie Ning, Xiaochuan Li, Ji Zeng, Chenyan Xiong, Guolin Ke2026-07-15
💻 computer science

Ensemble method of transfer learning Deep learning and vision transformer influencing explainable AI for Breast Cancer Prediction

Dit artikel stelt een verklaarbaar AI-framework voor dat transfer learning, Vision Transformers en ensemble-methoden combineert om een superieure nauwkeurigheid in borstkankervoorspelling (96,82%) te bereiken op de BreakHis-dataset, terwijl technieken zoals Grad-CAM en LIME worden gebruikt om de transparantie en interpreteerbaarheid van het model te vergroten.

Rajyalakshmi Bandi, Pullarao Chennamsetty2026-07-15