💻 Category

cs

2275 papers

💻 computer science

Lightweight Semantic Embeddings Enable Redundancy-Sensitive Knowledge Graph Construction for LLM-Based Document Processing

Dit artikel introduceert AMODD, een door ML versterkte pipeline die lichtgewicht semantische embeddings gebruikt om redundante documentsecties te dedupliceren en grafiekentiteiten te clusteren, wat het verbruik van LLM-tokens en de latentie voor de constructie van kennisgrafieken aanzienlijk vermindert terwijl de hoge kwaliteit van retrieval behouden blijft.

Sedar Olmez, Maxim Smilovitskiy, Koichi Yokota2026-09-11
💻 computer science

Development and pilot validation of an AI-assisted self-practice system for erhu performance assessment and score-aligned feedback

Dit artikel presenteert de ontwikkeling en pilotvalidatie van een door AI ondersteund zelfoefensysteem voor de erhu dat optische muziekherkenning, toonhoogtetracking en dynamic time warping integreert om partituur-uitgelijnde feedback te bieden, waarbij een sterke correlatie met expertbeoordelingen en een hoge bruikbaarheid onder conservatoriumstudenten wordt aangetoond.

Xingzhi Guan, Hanjun Su, Masanori Fukui, Zhe Ji2026-09-11
💻 computer science

Possibility Ethics: Measuring Moral Value as the Expansion of Safe Future Options in Sociotechnical Systems

Dit artikel introduceert "Possibility Ethics", een conceptueel-computationeel kader dat sociotechnische systemen evalueert door hun impact op ethisch aanvaardbare toekomstige mogelijkheden te kwantificeren via een nieuwe metriek genaamd Option Entropy, geïmplementeerd in de Omega-PE toolkit om distributieve kansverliezen te onthullen die vaak over het hoofd worden gezien door geaggregeerde maten.

Mohammad Amir Khusru Akhtar2026-09-11
💻 computer science

RL-Assisted A-Teams for Adaptive Algorithm Selection in UGV-UAV Route Optimization

Dit artikel stelt een nieuw Reinforcement Learning-ondersteund A-Teams hyper-heuristisch framework voor dat de realtime routeoptimalisatie voor collaboratieve UAV-UGV-systemen aanzienlijk versnelt, waarbij bijna optimale oplossingen 30–70% sneller levert dan bestaande methoden en tegelijkertijd effectief aanpasbaar is aan dynamische omgevingsveranderingen.

Subramanian Ramasamy, Md Safwan Mondal, James D. Humann, James M. Dotterweich, Pranav Bhounsule2026-09-11
💻 computer science

Jacobi-Enhanced Dynamic Hypergraph Learning for Graph-Based Fraud Detection

Het artikel stelt JK-DHGNN voor, een dual-view framework dat een Top-KK dynamische hypergraafgenerator, Jacobi spectrale filtering en een op Jacobi-polynomen gebaseerde classifier integreert om effectief financiële en e-commerce fraude te detecteren door zowel paargewijze relaties als hogere-orde affiliaties te modelleren, waarbij superieure prestaties worden behaald op de YelpChi- en Amazon-datasets terwijl de dataset-afhankelijke effectiviteit van de componenten wordt aangetoond.

Danyang Li, Jie Shen, XiangBeng Yang, Zhenkai Qin2026-09-11
💻 computer science

A lightweight boundary-refinement module improves entity mention accuracy in biomedical named entity recognition without degrading correct predictions

Dit artikel introduceert een lichtgewicht, post-hoc Boundary-Refinement Module (BRM) die de nauwkeurigheid van biomedische naamherkenning van entiteiten aanzienlijk verbetert door grensfouten te corrigeren zonder bestaande correcte voorspellingen te verslechteren, waardoor de stabiliteit van downstream relatieextractie wordt verbeterd terwijl er minimale computationele middelen nodig zijn.

Julius Beneoluchi Odili, Wasiu Oluwagbenga Hassan2026-09-11
💻 computer science

A Bounded, Learnable Uncertainty Gate and Feature Augmentor for Deep Malware Detection

Dit artikel introduceert ChaosEntropyGate v2 (CEG-2), een begrensde, leerbare onzekerheidsgatingmechanisme gekoppeld aan een feature-augmentor die, hoewel het de op deep learning gebaseerde malwaredetectie in specifieke regimes bescheiden verbetert en eerdere instabiliteitsproblemen corrigeert, uiteindelijk bevestigt dat afgestemde boomensembles de meest robuuste en kosteneffectieve oplossing blijven voor deze taak.

Prakash Kumar Panigrahi, Neha Janu, Jayesh Gangrade2026-09-11
💻 computer science

Deploying machine learning for remaining useful life prediction of lithium-ion batteries on Coral Dev Board

Dit artikel evalueert en vergelijkt de prestaties van Random Forest, XGBoost en Temporal Convolutional Network-modellen voor het voorspellen van de resterende levensduur van lithium-ionbatterijen, waarbij de praktische inzetbaarheid en effectiviteit ervan op de Coral Dev Board voor preventief onderhoud in elektrische voertuigen wordt aangetoond.

Mariem Boujneh, Nesrine Majdoub, Taoufik Ladhari, Ali Serdar Atalay, Anis Sakly2026-09-11
💻 computer science

APOSM: Pairwise preference learning improves generative small-molecule design

Het artikel introduceert APOSM, een active-learning framework dat het ontwerp van kleine moleculen verbetert door een graph neural network surrogaat te trainen op paarwijze moleculaire vergelijkingen in plaats van op absolute scores, waardoor de doelbereikking en de bemonsteringsefficiëntie in ruisgevoelige screeningsregimes aanzienlijk worden verbeterd.

Marcus W. Dreisler, Richard Michael, Nikos Hatzakis, Wouter Boomsma2026-09-11
💻 computer science

Integrated Gradient-guided Adversarial Counterfactual Explanations of 12-lead Electrocardiograms

Dit artikel introduceert InterGRACE, een geïntegreerd gradiënt-gestuurd adversarieel framework dat klinisch betekenisvolle contrafeitelijke verklaringen genereert voor 12-afleidingen ECG's door zich te richten op beslissingsrelevante kenmerken zoals het ST-segment en de T-golf, waardoor de interpreteerbaarheid van AI-modellen voor de detectie van myocardinfarct wordt verbeterd.

Bjørn-Jostein Singstad2026-09-11