2456 papers
Dit artikel presenteert een geautomatiseerde, schaalbare methode die interprocedurele statische analyse combineert met controleflow- en data-afhankelijkheidstracking om natuurlijke lussen nauwkeurig te detecteren en hun iteratieaantallen te bepalen in geoptimaliseerde binaire code, waarbij een hoge precisie en schaalbaarheid wordt bereikt op real-world software en benchmark-suites.
Dit artikel stelt een reproduceerbare benchmark vast die aantoont dat hoewel volledige HMD-posegegevens bepaalde subjectieve VR-uitkomsten zoals ruimtelijke aanwezigheid effectief kunnen modelleren, ze het beste dienen als een aanvullend gedragssignaal bij traditionele vragenlijsten in plaats van als een volledige vervanging, waarbij de herstelbaarheid significant varieert over verschillende constructen zoals bruikbaarheid, werklast en cybersickness.
Dit artikel stelt een kostengevoelig en uitlegbaar evaluatiekader voor de voorspelling van chronische nierziekte voor, dat aantoont hoe het optimaliseren van beslissingsdrempels en het prioriteren van het vermijden van fout-negatieven, naast interpreteerbaarheidsanalyse die klinische plausibiliteit bevestigt, de geschiktheid van machine learning-modellen voor klinische besluitvormingsondersteuning verbetert.
Dit artikel presenteert een op Neo4j gebaseerde kennisgraaf die de statische MITRE ATLAS-documentatie transformeert naar een doorzoekbaar, door LLM gegrond systeem dat gekoppeld is aan de OWASP Top 10 voor LLM-applicaties, waardoor professionals in staat worden gesteld om dreigingsredenering uit te voeren, 40 niet-gemitigeerde generatieve AI-technieken te identificeren en het orthogonale karakter van ATLAS-tactieken en OWASP-risicocategorieën aan te tonen.
Dit artikel stelt het Security-Aware Semantic Validation Framework (SSVF) voor, een nieuw uitvoering-bewust benadering die database-uitvoeringsplannen transformeert naar gestructureerde semantische kennis om geavanceerde SQL-injectieaanvallen te detecteren en de beveiliging van relationele databases te verbeteren door middel van intelligente, uitlegbare validatie.
Dit artikel toont aan dat prompt-veiligheidsklassificatieclassificaties die zijn getraind op synthetische benchmarks te maken krijgen met een aanzienlijke distributie-mismatch wanneer ze worden toegepast op door mensen geschreven inputs, wat leidt tot een substantiële daling in recall en een scherpe toename van fout-positieven die niet kan worden opgelost door simpelweg de modelcomplexiteit te vergroten.
Dit artikel presenteert MedGemma StructCore, een local-first, tweestaps pijplijn die gebruikmaakt van gefinetunede MedGemma 4B-modellen om ongestructureerde klinische aantekeningen om te zetten in controleerbare KVT4-feiten voor de beoordeling van het risico op heropname, waarbij wordt aangetoond dat hoewel de gestructureerde data een voorspellend signaal toevoegt en formatstabiliteit garandeert op consumentenhardware, het systeem verdere validatie vereist voor extractienauwkeurigheid en waarschijnlijkheidskalibratie voordat klinische implementatie kan plaatsvinden.
Dit artikel stelt een constrained Markov decision process (CMDP) raamwerk voor dat gebruikmaakt van factorized Lagrangian Q-learning om het herbalanceren van gedeelde micromobiliteit te optimaliseren door expliciet rechtvaardigheidsdrempels op servicefalingen af te dwingen, gevalideerd via zowel synthetische netwerken als een casestudy uit de echte wereld in Den Haag.
Dit artikel presenteert een client-zijde beveiligingsarchitectuur voor webgebaseerde credential vaults die sterke zero-knowledge eigenschappen bereikt door de PRF-extensie van WebAuthn te combineren met symmetrische cryptografie en geoptimaliseerde browseropslagpatronen.
Dit artikel introduceert AeroGround, een open, op citaten gebaseerde luchtvaartdataset afkomstig van Amerikaanse publieke bronnen die het trainen en evalueren van betrouwbare taalmodellen mogelijk maakt die in staat zijn om gezaghebbende, geciteerde antwoorden te geven of gekalibreerde onthoudingen te gebruiken wanneer bewijs onvoldoende is.