💻 Category

cs

2305 papers

💻 computer science

Large Language Model Driven Multidisciplinary Optimization for Task Automation in Edge IoT Systems

Dit artikel stelt een hiërarchisch framework voor dat een compact groot taalmodel gebruikt voor semantische taakplanning en -decompositie, terwijl de beslissingen over de toewijzing van middelen en uitvoering worden gedelegeerd aan een laag voor beperkte optimalisatie, waardoor de brug wordt geslagen tussen natuurlijke taal-specificaties en wiskundig rigoureuze multidisciplinaire optimalisatie voor Edge IoT-systemen.

Madhan kumar C, S Manikandan2026-09-09
💻 computer science

Psychometric Validation of Stress–Resilience Constructs for eXplainable Software Developer Digital Twin

Deze studie presenteert een psychometrisch gevalideerd Human Digital Twin-framework voor softwareontwikkelaars dat gebruikmaakt van enquêtegegevens van 605 vrouwelijke deelnemers om stress-veerkrachttoestanden te modelleren, onderscheidende gedragsclusters te identificeren en gepersonaliseerde, uitlegbare interventies te simuleren die veerkrachtresultaten effectief voorspellen en verbeteren.

Taiwo Olapeju Olaleye, Oluwasefunmi Arogundade, Taiwo David Ajayi2026-09-09
💻 computer science

An Expert-independent Artificial Intelligence Method for Extracting and Prioritizing Decision Factors From Large-scale Textual Corpora

Dit artikel introduceert FEDRA, een autonoom framework dat gebruikmaakt van transformer-gebaseerde embeddings, clustering en graafanalyse om beslissingsfactoren te extraheren en te prioriteren uit grootschalige wetenschappelijke teksten zonder tussenkomst van experts, waarbij een hoge nauwkeurigheid en semantische consistentie wordt aangetoond in een casestudy over de selectie van locaties voor afvalwaterzuivering.

Iman mosaddegh2026-09-09
💻 computer science

PQC Protection for AI Workloads - A Performance-Aware Migration Framework

Dit artikel stelt een prestatiebewust, gefaseerd migratiekader voor om AI-workloads op heterogene platforms te beveiligen tegen kwantumdreigingen, waarbij wordt aangetoond dat hoewel de overhead voor sleuteluitwisseling verwaarloosbaar is, de primaire technische uitdaging ligt in het beheren van de grotere handtekeningen en de verlengde vertrouwenslevenscycli die vereist zijn door de gefinaliseerde post-kwantumalgoritmen van NIST.

Manonmayi Vedam2026-09-09
💻 computer science

A Comparative Survey of API Rate-Limiting Algorithms: Token Bucket, Leaky Bucket, and Sliding Window

Dit artikel onderzoekt en vergelijkt experimenteel vijf veelgebruikte algoritmen voor API-rate-limiting — token bucket, leaky bucket, fixed window, sliding window log en sliding window counter — om hun afwegingen in burst-tolerantie en precisie te evalueren, met als doel uiteindelijk richtlijnen te bieden voor het selecteren van het meest geschikte algoritme op basis van specifieke verkeerseigenschappen en systeembeperkingen.

Umair Saleem2026-09-09
💻 computer science

A Residual Transformer Framework for Biomechanics-Aware Yoga Posture Recognition and Feedback

Dit artikel stelt het Residual Biomechanical Transformer Network (RBTNet) voor, een deep learning-framework dat YOLOv8m-Pose keypoint-detectie combineert met een Transformer-gebaseerde temporele analyse om een nauwkeurigheid van 98% te bereiken bij het classificeren van acht yoga-houdingen en het genereren van corrigerende feedback op basis van biomechanische gewrichtshoekafwijkingen zonder dat daarvoor gebruikersspecifieke gegevens nodig zijn.

Mrinal Kanti Nath, Tapan Chowdhury, Nilay Dhar, Hiranmoy Sarkar, Debanjan Bunia, Arman Munshi2026-09-09
💻 computer science

Sentinelbi AI: an AI-Powered Business Intelligence System for Revenue Monitoring and Anomaly Detection

Dit artikel introduceert SentinelBI AI, een inzetbaar business intelligence-platform dat Isolation Forest- en LSTM Autoencoder-modellen integreert om afwijkende patronen in e-commerceomzet te detecteren, waarbij de outputs worden samengevoegd in een drielaags waarschuwingssysteem dat toegankelijk is via een interactief Streamlit-dashboard voor bruikbare besluitvormingsondersteuning.

Tata Venkata Karthik, B. Srinivas S. P. Kumar2026-09-09
💻 computer science

Reasoning-Aware Error-Bounded KV-Cache Compression and Sparse Attention for Long-Context LLMs

Dit artikel stelt een redeneringsbewust raamwerk voor dat foutengebonden KV-cachecompressie en sparse attention dynamisch combineert om geheugen, berekening en latentie bij long-context LLM-inferentie aanzienlijk te verminderen, terwijl de nauwkeurigheid van de attention-output formeel wordt gegarandeerd door middel van een gekalibreerde dropped-mass bound.

Yue Ning, Zhenning Guo, Xiang Li, Wenjuan Guo2026-09-09