2305 papers
Dit artikel toont aan dat het integreren van Tensor-Train-lagen in Physics-Informed Neural Networks het aantal parameters aanzienlijk vermindert met wel 8,8×, terwijl 97% van de oorspronkelijke nauwkeurigheid behouden blijft, waarbij de compressie-efficiëntie sterk afhankelijk is van de regelmaat van de onderliggende PDE-oplossing.
Dit artikel stelt een op perturbatie gebaseerd audit- en mitigatiekader voor en evalueert dit, wat aantoont hoe entiteitsruis de risico's op hoog-betrouwbare valse relaties verhoogt in door LLM's gegenereerde scientometrische grafen, waarbij wordt onthuld dat entiteits- en bewijsbewuste onthoudingsstrategieën effectief beter presteren dan eenvoudige betrouwbaarheidsfiltering bij het behoud van de integriteit van de graaf.
WSL-Det is een real-time objectdetector gebouwd op de Vajra-architectuur die golfgebaseerde aandacht integreert voor frequentiebewuste globale interactie en sequentiële orthogonale stripconvoluties voor anisotrope lokalisatie, waarmee het de beste prestaties bereikt op het gebied van nauwkeurigheid en snelheid op industriële stripdefect-datasets zoals leer en NEU-DET.
Deze studie ontwikkelde en valideerde een uitlegbare, contextbewuste machine learning-framework met behulp van gegevens uit elektronische medische dossiers van een Ghanese hospital die met hoge nauwkeurigheid (89,5%) de therapietrouw bij patiënten met chronische ziekten voorspelt en een compacte, efficiënte set kenmerken identificeerde die geschikt is voor implementatie in zorgsystemen met beperkte middelen.
Het artikel introduceert Chest2Vec, een veelzijdige, instructie-geconditioneerde tekstencoder beschikbaar in 0,6B en 4B parameters grootte die effectief zowel thoraxfoto- als CT-rapporten verwerkt voor taken zoals retrieval, classificatie en beeld-tekst supervisie, waarbij het een superieure prestatie op CT-rapporten demonstreert vergeleken met bestaande modellen.
Dit artikel stelt Instance-Aware Partial Negative Completion (IPNC) voor, een structuur-geregulariseerd framework dat begrensde zachte negatieve targets leert door een multi-output voorspeller te koppelen aan feature- en score-gebaseerde graafstructuren om ambigue kandidaat-labels in partial multi-label leren effectief af te handelen, waarbij superieure empirische prestaties over diverse datasets wordt behaald.
Het artikel stelt FCA-Attention voor, een neuro-symbolisch raamwerk dat via Formal Concept Analysis afgeleide roosterprioriteiten integreert met BERT-representaties om de gezamenlijke extractie van klinische entiteiten en relaties te verbeteren, waarbij een verbeterde prestatie en interpreteerbaarheid wordt bereikt zonder te vertrouwen op externe kennisgrafen.
Dit artikel stelt het Heterogeneity-Adaptive Asynchronous ADMM (HA-ADMM) algoritme voor, dat -gewogen push-sum mixing en adaptieve penalty-updates gebruikt om nabijheid tot stationariteit te bereiken in heterogene niet-convexe multi-agent optimalisatie door de effecten van gradiënt-dissimilariteit, Lipschitz-spreiding en communicatievertragingen expliciet te karakteriseren en te mitigeren.
Dit artikel toont aan dat een ogenschijnlijk sleutelafhankelijke timing-zijkanaal in de ML-DSA-65-implementatie van Bouncy Castle feitelijk een statistisch artefact is van natuurlijke variatie in rejection-sampling, wat verdwijnt wanneer de timing wordt geanalyseerd binnen een vooraf geregistreerd protocol dat conditioneert op het exacte aantal uitgevoerde iteraties, waardoor de veiligheid van de implementatie over alle gestandaardiseerde parametersets wordt bevestigd.
Dit artikel onderzoekt hallucinaties in prominente AI-chatbots zoals GPT-4, Gemini, Claude en Copilot door middel van literatuuronderzoek en enquêtes, waarbij de nadruk wordt gelegd op hun neiging om gefabriceerde informatie en citatiefouten te genereren in academische contexten, terwijl mitigatiestrategieën zoals handmatige controle en factchecking worden voorgesteld.