💻 Category

cs

929 papers

💻 computer science

Implementing Random Forest Method for Healthcare Provider Fraud Detection Framework to Mitigate Financial Risk and Cost Optimization in Healthcare Management

Dit artikel stelt een op Random Forest gebaseerd machine learning-framework voor, verbeterd met SMOTE-Tomek klassebalancering, om effectief fraude door zorgverleners te detecteren en financiële risico's te beperken door traditionele modellen zoals Decision Trees, Logistic Regression, SVM en Naive Bayes te overtreffen in nauwkeurigheid en belangrijke prestatieparameters.

Jenny Patel2026-07-13
💻 computer science

MSAL-YOLO: a YOLOv8-based detector for small and densely distributed object detection in UAV aerial imagery

Het artikel stelt MSAL-YOLO voor, een verbeterde YOLOv8-detector die een Spatial–Channel Mixed Convolution-module, een Multi-Branch Enhanced Coordinate Attention-mechanisme en een Region-Adaptive Wise-IoU-verlies integreert om effectief de uitdagingen aan te pakken bij het detecteren van kleine en dicht verdeelde objecten in UAV-luchtfoto's, waarbij significante prestatieverbeteringen worden behaald op de VisDrone2019- en DOTAv1-datasets.

Fei Ding, Xiufu Du, Haining Zhang, Haibin Liu, Liguo Han2026-07-13
💻 computer science

TRAUMA: A Machine Learning–Based Record Linkage Method for Health Databases

Deze studie valideert de TRAUMA-methode, een op supervised machine learning gebaseerde record linkage-aanpak met behulp van LightGBM, waarmee wordt aangetoond dat deze een superieur vermogen heeft om ware matches te herstellen met een hoge precisie en specificiteit in vergelijking met de traditionele CIDACS-RL-tool in Braziliaanse gezondheidsdatabases.

Daniel Scaldaferri Lages, Thayna Karoline Sousa Silva, Patricia Bartholomay Oliveira, Dayan Carvalho Ramos Salles de Oli (…)2026-07-13
💻 computer science

What Makes a Programming Problem Hard for a Language Model? An Empirical Study of Item Difficulty Across Code LLMs on Two Benchmarks

Dit artikel presenteert een empirische studie die aantoont dat de moeilijkheidsgraad van problemen in benchmarks voor codegeneratie een stabiele, overdraagbare metriek is die wordt gedreven door specificatiekenmerken (zoals voorbeelden en promptlengte) op HumanEval en oplossingscomplexiteit op MBPP, wat cruciale inzichten biedt voor het verbeteren van benchmarking, automatische beoordeling en het ontwerp van educatieve tools naarmate geaggregeerde modelscores verzadigen.

TANZIM ISLAM KHAN2026-07-13
💻 computer science

Detecting ovarian endometriomas from ultrasound using vision transformers and cross-modality transfer learning

Dit artikel presenteert een pionierend machine learning-model dat ovariële endometriomen detecteert uit echografiebeelden met behulp van vision transformers en cross-modality transfer learning, waarbij een hoge prestatie wordt behaald ondanks gegevensschaarste en onbalans, terwijl tegelijkertijd de overdraagbaarheid van laag-niveau kenmerken tussen medische beeldvormingsmodaliteiten wordt aangetoond.

Matthew Watson, Miliani Fraser-Fletcher, Tom Willshare, Molly Jowsey, Noura Al Moubayed2026-07-13
💻 computer science

Intelligent Root Cause Analysis and Incident Diagnostics for Microsoft Fabric and Power BI through Telemetry Correlation and Kusto Query Language

Dit artikel presenteert een intelligent framework voor oorzaakanalyse voor Microsoft Fabric en Power BI dat gebruikmaakt van multi-laag telemetriecorrelatie en Kusto Query Language-gestuurde inferentie om de nauwkeurigheid en snelheid van incidentdiagnose aanzienlijk te verbeteren in vergelijking met traditionele handmatige methoden.

Shujath Baig Mirza2026-07-13
💻 computer science

Human–AI collaboration in deductive coding of classroom dialogue: prompt engineering and collaboration patterns

Deze studie maakt gebruik van design-based research om aan te tonen dat een op maat gemaakte GPT-codeerassistent, wanneer deze wordt geïntegreerd met gestructureerde prompts en een collaboratieve, mensgerichte workflow, effectief ondersteuning biedt bij de deductieve codering van klasgesprekken, terwijl het benadrukt dat succesvolle mens-AI-samenwerking afhankelijk is van de dynamische wisselwerking tussen promptarchitectuur, workflowsequencing en de houding van de onderzoeker tegenover AI.

Luwei Bai, Dongkeun Han, Sara Hennessy2026-07-13