💻 Category

cs

929 papers

💻 computer science

Distributed Consent Based Sociocracy 3.0 Governance Framework for Autonomous Robot Systems

Dit artikel stelt een gedistribueerd op consensus gebaseerd Sociocracy 3.0 governance-framework voor dat S3-principes integreert met de ROS 2-architectuur om ethische, transparante en schaalbare coördinatie in autonome multi-robotsystemen te verbeteren, waarbij significante verbeteringen in conflictreductie, debugbaarheid en toestemmingssuccespercentages worden aangetoond door evaluatie op de DROID 100-dataset.

Karunakaran T, Dhayashankar J M2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Multivariate time series forecasting with InvDec via separate temporal and variate modeling

Het artikel stelt InvDec voor, een hybride architectuur voor multivariate tijdreeksvoorspelling die een principiële scheiding bereikt tussen temporele codering en variabele-niveau decodering door middel van een geïnverteerde decoder en vertraagde variabele-embeddings, waarbij significante prestatiewinsten op hoogdimensionale datasets wordt aangetoond door effectief een balans te vinden tussen temporele patronen en cross-variabele afhankelijkheden.

Wujian Yang, Yuhang Wang, Guanlin Chen2026-07-20
💻 computer science

YOLO-LOLG Mamba: Cross-Scale Feature Fusion with State Space Models for Industrial Steel Defect Detection

Dit artikel stelt YOLO-LOLG Mamba voor, een nieuw raamwerk voor het detecteren van defecten aan staaloppervlakken dat LODConv, LDAM en MsGroupMamba-modules integreert om cross-scale featurefusie en globale contextmodellering te verbeteren, waarbij een superieure nauwkeurigheid en generalisatie op industriële datasets wordt bereikt in vergelijking met YOLOv8n.

Wei Niu, Qinghua Zhang, Yunfei Jiang, Zhongbin Wei2026-07-20
💻 computer science

Deep Learning for Saffron Adulteration Detection from Stigma Images: A Comparative Study of AlexNet, ResNet, and VGG16

Deze studie toont aan dat een op een Convolutioneel Neuraal Netwerk gebaseerde aanpak, specifiek gebruikmakend van AlexNet met transfer learning, effectief en accuraat authentieke saffraanstempels van vervalste materialen kan onderscheiden, wat een veelbelovende niet-destructieve oplossing biedt voor kwaliteitscontrole.

Mitra Gholami, Rahman Farrokhi Teimourlou, farzaneh jannatdoust2026-07-20
💻 computer science

NEDOQwen: Diagnosing and Repairing a Turkish-Centric 0.824B Language Model

Dit artikel introduceert NEDOQwen, een Turks-gecentreerd taalmodel met 824 miljoen parameters, om een goedkope, controleerbare workflow te demonstreren voor het diagnosticeren van discrepanties tussen interne en externe evaluaties en het bereiken van gerichte verbeteringen in benchmarks door middel van fijnafstemming en reparatie, terwijl er tegelijkertijd wordt gewaarschuwd dat dergelijke winst niet gelijkstaat aan brede competentie.

Ahmet Rıfat Öztürk, Yağız Ekrem Dalar, Nedim Mutlu Sezer, Feyzi Arda Salihoğlu2026-07-20
💻 computer science

Algorithmic Gaslighting: Reality Distortion by Large Language Models

Deze studie introduceert de Reality Distortion Index (RDI) en het Algorithmic Perceptual Distortion (APD) spectrum om empirisch te kwantificeren hoe grensverleggende grote taalmodellen de perceptie van de werkelijkheid door gebruikers systematisch vervormen via gedragingen zoals "algoritmische gaslighting", wat significante modelspecifieke variaties onthult en oproept tot dringende regulerende en klinische interventies.

Abbas Hamidavi2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Low-Latency Survivorship Scoring over Cloud Data Warehouses: A Workflow-Orchestrated Approach for Enterprise Record Linkage

Dit artikel stelt een Workflow-Orchestrated Adaptive Survivorship Scoring (WOASS)-benadering voor met behulp van Google BigQuery en Apache Airflow om lage latentie en hoge betrouwbaarheid te bereiken bij recordkoppeling in enterprise CRM-systemen, waarbij significante verbeteringen in datakwaliteit en verwerkingssnelheid worden aangetoond door middel van gewogen survivorship-scoring en governance-monitoring.

VENKATESH ALAMURI2026-07-20
💻 computer science

Modal Reliability Assessment and Drift Early Warning in Visible-Infrared Target Tracking

Om problemen met de betrouwbaarheid van modaliteiten bij visueel-infrarood doelwittracking te adresseren, veroorzaakt door weinig licht, occlusie en thermische interferentie, stellen de auteurs een op een Siamese Transformer gebaseerd drift-vroegtijdig waarschuwingssysteem voor dat crossmodale aandacht en temporele consistentiebeperkingen gebruikt om de betrouwbaarheid van tracking dynamisch te evalueren en fouten met een hoge precisie ongeveer 8,4 frames van tevoren te voorspellen.

Yukun Du, Yuang Dong, Quanle Liu, Zhihuang Chen2026-07-20