💻 Category

cs

2456 papers

💻 computer science

Implementation and Study on Liver Cirrhosis Disease Diagnosis Prediction Using a Method for Machine Learning Algorithms: A Comparative Approach Analysis

Dit artikel presenteert een vergelijkende analyse van machine learning-algoritmen toegepast op geanonimiseerde klinische gegevens uit de 'Aadarshvelu'-dataset, waarbij wordt aangetoond dat een voorgesteld gelabeld aandachtmodel een superieure diagnostische nauwkeurigheid (94,05%) en F1-score (95,05%) bereikt voor het voorspellen van levercirrosestadia, waardoor een kosteneffectieve tool wordt geboden om vroege detectie en klinische besluitvorming te verbeteren.

Rajani Kumari, Daya Shankar Singh2026-07-08
💻 computer science

SPIDER-WEB enables a real-time data retrieval of DNA-based data storage

Het artikel introduceert SPIDER-WEB, een alles-in-één programmeerframework dat realtime, gelijktijdige gegevensretrieval tijdens DNA-sequencing mogelijk maakt, waarbij efficiëntiewinsten tot 9.083 keer groter worden behaald dan conventionele methoden en prestaties op het niveau van een compact disc worden gedemonstreerd met succesvolle videorendering in minder dan 100 seconden.

Yue Shen, Haoling Zhang, Xiaoyi Lin, Zhaojun Lan, Demin Xu, Yun Wang, Ziqing Deng, Wen Wang, Jesper Tegner, Xun Xu, Zhi (…)2026-07-08
💻 computer science

Proactive Defence in IoT Networks: A Scoping Review of Security Frameworks and Key Security Elements in Digital Health Systems

Deze scoping review analyseert bestaande IoT-beveiligingsframeworks voor digitale gezondheidssystemen en onthult dat de huidige oplossingen vaak specifieke gebieden aanpakken, maar een uitgebreide integratie missen, en identificeert kernelementen zoals kwetsbaarheidsbeoordelingen, dreigingsmodellering en AI als essentieel voor het ontwikkelen van robuuste, proactieve verdedigingsmechanismen.

Gihan Gunasekara, Patricia A.H. Williams, Ginger Mudd2026-07-08
💻 computer science

TrOCR for Medieval HTR: A Systematic Ablation Study with Cross-Dataset Validation

Dit artikel presenteert een systematische ablatie-studie naar het aanpassen van TrOCR voor de herkenning van middeleeuws handgeschreven tekst, waarbij wordt aangetoond dat specifieke strategieën voor het bevriezen van lagen en het verwijderen van contrastnormalisatie concurrerende nauwkeurigheid kunnen bereiken op kleine historische datasets, terwijl ze tegelijkertijd inzichten bieden in cross-dataset validatie en interpreteerbaarheid.

Sachin Sharma, Federico Simonetta, Michele Flammini2026-07-08
💻 computer science

TOPIC: Deep Learning Approach for Network Intrusion Detection and Multi-Class Attack Classification Using UNSW-NB15 Dataset

Deze studie stelt een deep learning-framework voor met behulp van de UNSW-NB15-dataset voor netwerkintrusiedetectie en multi-class aanvalsklassificatie, waarbij wordt aangetoond dat een RNN-LSTM-architectuur beter presteert dan ANN- en CNN-modellen door een nauwkeurigheid van 97,42% te bereiken via geoptimaliseerde gegevenspreverwerking en technieken voor klassebalancering.

Akpasam Ekanem, Philip Asuquo, Simeon Ozoumba, Bliss Stephen, Enyinihi Johnson2026-07-08
💻 computer science

Leveraging Machine Learning Models to Predict Probability of Technical and Regulatory Success

Dit artikel toont aan dat interpreteerbare machine learning-modellen, getraind op publieke kenmerken van ClinicalTrials.gov-protocollen, accuraat de waarschijnlijkheid van technisch en regulatoir succes voor small-molecule trials kunnen voorspellen, waarbij ze standaard benchmarks overtreffen en een reproduceerbare tool bieden voor risico-gecorrigeerde waardering.

Mason Kim, Michael Doane, James Melican, Kevin Wang, Haewon Jung, Cedric Liu2026-07-08
💻 computer science

SupCon-Mamba: A Supervised Contrastive Learning Method for Few-Shot Hyperspectral Target Detection

Het artikel stelt SupCon-Mamba voor, een few-shot hyperspectraal doeldetectiekader dat een lokaal contextcoderingmechanisme, een piramide Mamba-module voor efficiënte multi-schaal spectrale modellering en supervised contrastief leren integreert om foutieve negatieven te elimineren en superieure detectieprestaties te bereiken met een minimaal aantal gelabelde monsters.

Xingxin Song, Bing Zhou, Jiale Zhao, Lei Deng, Jiaju Ying2026-07-08
💻 computer science

LGAgent: A Structured and Rule-Guided Multi-Agent Framework for Interpretable Legal Reasoning

LGAgent is een gestructureerd, regelgestuurd multi-agent-framework dat gebruikmaakt van collaboratieve interacties tussen LLM's van verschillende schalen om professionele juridische workflows na te bootsen, waardoor het een interpreteerbare, verifieerbare en superieure adjudicatieve redenering levert vergeleken met standaard single-model benaderingen.

Xin Feng, Feng Shu, Manjia Feng, Yi Feng, Haoming Liu2026-07-08
💻 computer science

Online Structure Learning and Planning for Autonomous Robot Navigation using Active Inference

Dit artikel introduceert AIMAPP, een zelfsuperviserend, ROS-compatibel framework dat online mapping, lokalisatie en planning voor autonome robots in onbekende omgevingen verenigt door gebruik te maken van Active Inference om dynamisch schaarse topologische kaarten op te bouwen en exploratie te balanceren met doelgericht navigeren zonder afhankelijk te zijn van vooraf gedefinieerde kaarten of voorafgaande training.

Daria de Tinguy, Tim Verbelen, Emilio Gamba, Bart Dhoedt2026-07-08
💻 computer science

Bitcoin Forecasting Engine: Optimizing Neural Networks with Spectral Analysis and Multi Swarm Algorithms

Dit artikel stelt een hybride Bitcoin-voorspellingsmotor voor die Permutatie-entropie-gestuurde dubbellaagse signaaldecompositie (CEEMDAN-VMD) integreert met een door Multi-Swarm Optimalisatie geoptimaliseerd Diep Neuraal Netwerk, waarbij statistisch significante superieure prestaties in nauwkeurigheid en directionele voorspelling worden aangetoond vergeleken met baseline-modellen en single-swarm alternatieven.

Ozan Nadirgil2026-07-08