cs papers | Gist.Science

A Dynamic Explainable AI FrameworkforReal-Time Intrusion Detection andAutomatedAlert Prioritization in Security OperationCenters

Dit artikel stelt het Dynamic Explainable Framework (DEF) voor, een driestaps pijplijn die time-series Transformers, Graph Convolutional Networks en post-hoc uitlegbaarheidstechnieken integreert om een hoge nauwkeurigheid in intrusiedetectie te bereiken, de alertmoeheid van analisten aanzienlijk te verminderen door kritieke incidenten te prioriteren, en transparante, bijna real-time rationales te bieden voor Security Operation Center-omgevingen.

Muhammad Usama Nazir, Asri Bin Ngadi2026-06-24

💻 computer science

SPQ-DETR for Tiny-UAV Detection]{SPQ-DETR: Prior-Guided Queries and Shape-Aware Geometric Supervision for Long-Range Tiny-UAV Detection

Dit artikel stelt SPQ-DETR voor, een op de transformer gebaseerde detector die detectie van kleine UAV's op lange afstand verbetert door het behoud van hoogresolutiekenmerken, prior-gestuurde queries geïnitialiseerd vanuit encoder-tokens en vormbewuste geometrische supervisie te integreren om de nauwkeurigheid en recall op uitdagende datasets aanzienlijk te verbeteren.

Guangshuo Zhang, Yunpeng Hu, Ying He, Teng Yu2026-06-24

💻 computer science

Verified Self-Improving Learning of Large Language Models for Multi-Objective Point-Spec Circuit Design

Dit artikel introduceert \methodfull, een simulatiegestuurd zelfverbeterend framework dat iteratief circuit-netlists genereert, verifieert en herstelt met behulp van Pareto-Verified Preference Optimization en Safe Proximal Policy Optimization om hoogprecisie, multi-objective punt-specificaties voor circuitontwerp te bereiken over diverse analoge families heen.

Juzheng Zhang, Kehao Zhang, Jinwen Liu, Yangfan Tang, Lijuan Li, Hongliang Liu, You Chen2026-06-24

💻 computer science

Learning Latent Neural Signatures from EEG Scalograms for Robust Biometric Identification

Dit artikel stelt een robuust EEG-gebaseerd biometrisch identificatiesysteem voor dat 64-kanaals signalen omzet in 2D latente neurale signaturen via wavelet-scalogrammen en een convolutionele autoencoder, en vervolgens subjecten classificeert met behulp van een aangepaste ResNet om een nauwkeurigheid van 99,1% te bereiken op de PhysioNet Motor Imagery-dataset.

T. Sameer, R. V. M. Deekshith, P. Karthik, Peeta Basa Pati, Debanjali Bhattacharya2026-06-24

💻 computer science

Enhancing Audio Feature Extraction viaReservoir Convolution

Dit artikel stelt twee op Reservoir Computing gebaseerde architecturale modificaties voor die traditionele, computationeel complexe MFCC-kenmertextractie vervangen door efficiënte tijdreeksconvoluties, waarbij superieure prestaties in spraakherkenningsopdrachten worden bereikt door ofwel een gedecentraliseerd multi-reservoir ensemble of een enkele samengestelde golfvormbenadering.

Rinku Sebastian, Prof. Simon O'Keefe, Prof. Martin Trefzer2026-06-24

💻 computer science

Personified Images of ChatGPT and Gemini: Exploring Representations of Functional Identity Through Reverse Correlation

Deze studie maakt gebruik van reverse-correlatiemethoden om aan te tonen dat multimodale LLM's zoals ChatGPT en Gemini stabiele, zelfherkennende en positief gewaardeerde "gepersonifieerde" gezichtsbellen genereren, wat voorlopig bewijs levert dat deze modellen mogelijk interne representaties bezitten van hun functionele identiteit.

Chanhee Bae, Jeongyeon Jung, Donghee Kang, Hyeji Kang, Seunghyun Kim, Kayoung Lee, Yeonjae Lee, Seohyeon Mun, Young-gun (…)2026-06-24

💻 computer science

Artificial Intelligence-Based Optimal Classifier for the Prediction of Heart Ailment

Deze studie toont aan dat een Support Vector Machine (SVM) classifier, geoptimaliseerd met acht sleutelkenmerken geselecteerd uit de Cleveland-dataset, een superieure prestatie levert met een nauwkeurigheid van 90,28% en een AUC van 93% bij het voorspellen van hartkwalen in vergelijking met dertig andere classifiers.

Sagar Singh Rathore, Amit Garg, Vijay Kumar Soni, Khemraj Deshmukh, Roshni Rathour2026-06-24✓ Author reviewed ⓘ

💻 computer science

Lessons Learned and Iterative Enhancements: A 2-Year Experience with an Established Responsible AI Framework

Gedurende een periode van twee jaar heeft UNC Health zijn Responsible AI-raamwerk verbeterd door de implementatie van een drieledig risicogebaseerd systeem dat de evaluatie-efficiëntie en doorlooptijden aanzienlijk heeft verbeterd terwijl een strikt toezicht werd gehandhaafd, wat resulteerde in de succesvolle beoordeling van 64 oplossingen en de instelling van robuuste mechanismen voor monitoring na implementatie met minimale ongunstige gebeurtenissen.

Torre Caparatta, Ada H. Tsoi, Darius K. Byramji, Shahryar Farooq, Kathryn Ruiz, Cassiopeia Frank, Gary Gartner, Noah Sch (…)2026-06-24

💻 computer science

When Does a Partitioned ANN Index Need Active Re-Partitioning Under Drift? A Characterization and Benchmark

Dit artikel daagt de premisse uit dat actieve herpartitionering universeel noodzakelijk is voor vectorzoekindices onder datadrift, door via gecontroleerde benchmarks aan te tonen dat statische partities volstaan bij matige omloop, terwijl het onthult dat incrementele hercentrering de kosteneffectieve oplossing is voor significante distributieverschuivingen, om uiteindelijk een regimekaart en beslisregel te bieden voor beoefenaars om te bepalen wanneer onderhoud werkelijk vereist is.

Jaswin Jose2026-06-24

💻 computer science

Learning Safe Multi-Robot Coordination in Industrial Cyber- Physical Systems

Dit artikel presenteert een multi-agent reinforcement learning-framework voor veilige industriële robotcoördinatie, waarbij door middel van simulatie wordt aangetoond dat hoewel een deterministische greed-baseline de voorgestelde veilige MARL-policy evenaart in efficiëntie, de laatste emergente communicatiepatronen mogelijk maakt en de kritieke noodzaak voor adaptieve communicatiebandbreedte benadrukt om botsingsrisico's te beperken naarmate de vlootgroottes schalen.

Bernard Kyiewu, Clinton Amponsah, Linda Bessa-Simons, Andrew Oppong-Asante, Caleb Boakye Yiadom2026-06-24

← Vorige Volgende →