💻 Category

cs

929 papers

💻 computer science

Ten Novel Phenomena in Machine Psychology: How Large Language Models Exhibit Complex Identity-Reactive Behaviors in Response to Ethnically-Cued User Names

Deze studie introduceert het kader van "Machinepsychologie" om te onthullen dat afgestemde grote taalmodellen, hoewel zij vrij zijn van expliciete raciale vooroordelen, tien nieuwe, hooggestructureerde identiteitsreactieve gedragingen vertonen als reactie op etnisch gesuggereerde gebruikersnamen, wat een verschuiving noodzakelijk maakt van basismatige schadebeperking naar een uitgebreide gedragsevaluatie.

Abbas Hamidavi2026-07-16
💻 computer science

“Just do register analysis”, they said. “It’ll be easy”, they said: Evaluating the impact of lexico-grammatical tagging systems  on multidimensional analysis

Deze studie evalueert systematisch vijf open-source lexico-grammaticale tag-systemen voor multidimensionale analyse, waarbij wordt onthuld dat hoewel zij algemene registerverschillen succesvol repliceren, de resulterende dimensiescores significant variëren door inconsistente operationalisering van kenmerken in plaats van verschillen in onderliggende NLP-pipelines.

Andreas Blombach, Marianna Gracheva, Clara Steinfels, Michaela Mahlberg2026-07-16
💻 computer science

Structured Evidence and Vision-Language Models for Interpretable Vision-Only UAV Behavior Analysis

Dit artikel stelt een vierlaags kader voor dat alleen op visie gebaseerde counter-UAV-systemen verbetert door gevolgde trajecten om te zetten in gestructureerd bewegingsbewijs en deze te combineren met key-frame-mosaïeken in een vision-language-model om interpreteerbare gedragslabels, urgentieschattingen en natuurlijke taal-rationales te genereren, waarbij wordt aangetoond dat gestructureerde trajectgegevens de primaire drijfveer zijn voor nauwkeurige UAV-gedragsanalyse.

Keyu Chen, Zihui Xu, Guoqi Li2026-07-16
💻 computer science

A Path Fitting Accuracy Improvement and Evaluation Method Based on Minimum Toll and Multi-dimensional Anomaly Detection Engine

Dit artikel stelt een tweestaps pad-fitting framework voor dat een "minimum tol"-principe integreert met een multidimensionale anomaliedetectiemotor om problemen met gantry-gegevens bij snelwegtolheffing aan te pakken, waarbij een nauwkeurigheidsverbetering van 2,1% en een reductie van 70% in factureringsafwijkingen wordt bereikt, terwijl een nieuw duaal indicator-evaluatiemodel wordt geïntroduceerd om de betrouwbaarheid van de resultaten te waarborgen.

Jian Li, Yunfang Zhao, Ke Zhang, Xin Gao, Lexiang Mei, Xiaoyu Guo2026-07-16
💻 computer science

Circuit-Inspired High-Order Neural Networks with Unified Neural Dynamics Modeling for PDE Solving and Visual Perception

Het artikel introduceert CHONN, een modulair, door circuits geïnspireerd framework dat Kirchhoff-gebaseerde cascadecompositie gebruikt om stabiele, interpreteerbare hoogwaardige neurale dynamiek te creëren, waardoor het traditionele diepte-stapelingbenaderingen overtreft bij het oplossen van partiële differentiaalvergelijkingen en het verbeteren van visuele perceptietaak.

Baochang Zhang, Tongfei Chen, JingyinG Yang, Linlin Yang, Juan Zhang, Jinhu Lü, David Doermann, Chunyu Xie, Tian Wang, G (…)2026-07-16
💻 computer science

Physics-Informed AI Framework Enables Generalizable and Reliable Cerebrovascular Hemodynamic Profiling

Het artikel introduceert 4DHemoX, een natuurkundig geïnformeerd AI-framework dat een hybride dataset en een Navier-Stokes-ingebedde neurale architectuur benut om de sim-to-real kloof te overbruggen en betrouwbare, generaliseerbare en data-efficiënte cerebrovasculaire hemodynamische profilering voor klinische toepassingen mogelijk te maken.

Fen Miao, Chen Chen, Yuan Lin, Yun Zhang, Jiannong Cao, Yingjie He, Jiaqi Huang, Honglei Zhao, Jun Yang, Huiying Liang (…)2026-07-16
💻 computer science

User Interfaces in Machine Learning-Based Decision Support for Emergency Department Triage – A Systematic Review

Deze systematische review van 25 studies onthult dat, ondanks het cruciale belang van gebruikersgericht ontwerp, machine learning-gebaseerde klinische beslissingsondersteunende systemen voor triage op de spoedeisende hulp frequent een gebrek hebben aan uitgebreide interfacefuncties, bruikbaarheidstesten en interdisciplinaire samenwerking, waardoor hun praktische toepassing en effectiviteit in de echte wereld worden belemmerd.

Kirsten Zantvoort, Sylvain Brouwer, Nadine Schlicker, Peter Mross, Andreas Jerrentrup, Martin C. Hirsch, Philipp Russ2026-07-15
💻 computer science

REGAL-Driven Hierarchical Graph Reinforcement Network for Stable and Energy- Efficient Communication in Wireless Sensor Networks

Dit artikel stelt het REGAL-gestuurde Hierarchical Graph Reinforcement Network (HGRN) voor, een nieuw framework dat Graph Neural Networks, Residual Energy Gradient Attention, Deep Reinforcement Learning en een Energy-Adaptive Partridge Optimization Algorithm integreert om stabiele, energiezuinige en belastingsgebalanceerde communicatie in grootschalige Wireless Sensor Networks te bereiken, waarbij een superieure prestatie wordt aangetoond op het gebied van netwerklevensduur, energiebesparing en pakketlevering vergeleken met bestaande clusteringbenaderingen.

Kumar J, Vinoth Kumar P, Bharathi S, Deepan S2026-07-15
💻 computer science

Blast Radius Characterization of Triple-Level Poisoning Attacks in Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation Systems

Dit artikel formaliseert en kwantificeert empirisch de impactradius van triple-level vergiftigingsaanvallen in Knowledge Graph RAG-systemen, waarbij wordt aangetoond dat hub-vergiftiging de meest ernstige propagatie van corruptie veroorzaakt, en stelt een graafbewuste verdediging voor op basis van graad-gewogen vertrouwensscoring om deze risico's te mitigeren.

Shree Raksha H R, Jasmine K S2026-07-15
💻 computer science

Enhancing Intrusion Detection System Resilience Against Adversarial Evasion Attacks Using Adversarial Training

Dit artikel stelt een hybride LightGBM-MLP intrusiedetectiesysteem voor dat is verbeterd door middel van adversariële training met de Fast Gradient Sign Method (FGSM) op de UNSW-NB15 dataset, waarmee succesvol de robuustheid tegen evasie-aanvallen is verbeterd door een nauwkeurigheid van 77,80% te behouden onder sterke perturbaties, terwijl er slechts een minimale reductie van 6,66% in prestaties op schone data optreedt.

MUKUNTH s, VATCHALA S, YOGESH C2026-07-15