929 papers
Dit artikel introduceert C3Q-MARL, een connectiviteitsbewust raamwerk dat grafentheoretische topologiecontrole integreert met een door QAOA geïnspireerde optimalisatiemodule in multi-agent reinforcement learning om de coördinatie, botsingsvermijding en het behoud van connectiviteit van UAV-zwermen te verbeteren onder gedeeltelijke observeerbaarheid en communicatiebeperkingen.
Deze studie presenteert de eerste schaal-voor-schaal benchmark van YOLOv11- en YOLOv12-varianten op de BCCD-dataset, waarbij wordt onthuld dat hoewel hun algehele gemiddelde prestaties nagenoeg identiek zijn, YOLOv12 uitblinkt op de nano-schaal voor latentiegevoelige toepassingen, terwijl YOLOv11 beter presteert op medium- en grote schaal, wat aangeeft dat modelselectie gedreven moet worden door specifieke schaal- en recall-vereisten in plaats van een uniforme aanname van superioriteit.
Dit artikel introduceert RLHOARNet, een op MONAI gebaseerde 3D U-Net architectuur met een lichtgewicht residuele grensverfijningsmodule die state-of-the-art prestaties en real-time inferentiesnelheden bereikt voor multimodale hersentumorsegmentatie op de BraTS 2020 dataset.
FedHyperM is een privacy-bewarend federated learning-framework voor edge-apparaten dat modaliteit-heterogeniteit aanpakt door hypergraaf-gebaseerde voorspelling en modaliteit-gevoelige aggregatie te gebruiken om bestaande baselines aanzienlijk te overtreffen in nauwkeurigheid en F1-score.
Dit artikel stelt het APT-VFSEA-model voor, dat variabele fuzzy-sets gebruikt om de effectiviteit van Advanced Persistent Threat (APT) aanvallen en verdedigingen kwantitatief te evalueren door hun inherente onzekerheid en complexiteit aan te pakken, waarbij experimentele validatie de nauwkeurigheid ervan tegenover real-world scenario's aantoont.
Deze studie stelt een adaptieve selectiemethode voor de parameters van het MICE-algoritme voor op basis van longfunctieindicatoren, waarbij wordt aangetoond dat deze strategie de PCHIP-interpolatie overtreft door een stabiele voorspellende prestatie te behouden en multivariate correlaties effectief te vangen in COPD-datasets met variërende ontbrekende percentages.
Dit artikel introduceert het Oversight-to-Control (O2C)-framework, een socio-technisch model bestaande uit zes functies en ondersteunende voorwaarden, om te diagnosticeren waarom menselijk toezicht vaak faalt in het bereiken van effectieve controle in risicovolle AI-systemen door regelgevende instrumenten en praktijkcasussen te analyseren waarin interpretatie en tijdige interventie frequent tekortschieten.
Dit artikel stelt AJIT voor, een hoogwaardig klassiek-kwantum hybride framework dat kwantumbestendige veilige deling en multipartij-authenticatie van DICOM medische beelden waarborgt door DTCWT-gebaseerde compressie, quasi-periodieke unitaire scrambling en topologische hypergraafverificatie te combineren om verliesvrije reconstructie en robuuste differentiële weerstand te bereiken.
Deze studie introduceert het Cross-Market Retrieval-Augmented Lag-Llama (CM-RAF-Lag-Llama) framework, waarmee wordt aangetoond dat het integreren van historische retrieval met een voorgetraind Lag-Llama-model de voorspellingsfouten over diverse aandelenmarkten aanzienlijk vermindert door analoge historische vensters te benutten om voorspellingen te corrigeren, met name voor volatiliteits- en volumagerelateerde doelwitten.
Het artikel stelt CFE-UNet voor, een nieuw raamwerk voor semantische segmentatie voor remote sensing dat een gereconstrueerde encoder integreert met een Cross-Feature Exchange decoder om effectief globale context en lokale details te combineren, waarmee state-of-the-art prestaties wordt behaald op complexe, heterogene stedelijke en natuurlijke scènes.