cs papers | Gist.Science

Attention-guided local dynamic alignment: Boosting zero-shot classification of vision-language models

Dit artikel stelt Attention-guided Local Dynamic Alignment (ALDA) voor, een methode die zonder training werkt en zero-shot visuele-linguïstische classificatie verbetert door gebruik te maken van aandachtgestuurde adaptieve multi-schaal bemonstering om achtergrondruis te verminderen en bidirectionele iteratieve propagatie op een regio-beschrijving bipartiete graaf om wederzijdse semantische correlaties te modelleren, waardoor significante nauwkeurigheidsverbeteringen over diverse benchmarks worden bereikt.

Lei Chen, Li Duan, Rui Fang, Hongping Zhang2026-07-06

💻 computer science

The re-identification generative adversarial network for image super-resolution

Dit artikel stelt SOAGAN voor, een second-order attention generative adversarial network dat re-identificatiemechanismen en een op U-Net gebaseerde covariantie-attention discriminator integreert om zowel globale als pixel-niveau feedback te bieden, waardoor de subjectieve visuele kwaliteit van single image super-resolution resultaten aanzienlijk wordt verbeterd.

duwei Hua, hanling Li2026-07-06

💻 computer science

Hybrid Deep Learning Framework for Anemia Detection and Classification Using RBC Images and CBC Data

Dit artikel stelt een hybride deep learning-framework voor dat een hoge nauwkeurigheid bereikt in de detectie en ernstclassificatie van anemie door een op DenseNet121 gebaseerde analyse van RBC-uitstrijkjes te combineren met een stacked ensemblemodel voor de verwerking van CBC-gegevens.

Ramesh Babu DR, Sunanda B, Rakshitha V2026-07-06

💻 computer science

Learning and Teaching in the Era of Advanced Artificial Intelligence Technology at Higher Education Institutions in India

Deze kwantitatieve studie naar Indiase ingenieursstudenten en docenten onthult dat hoewel generatieve AI-tools zoals ChatGPT steeds vaker worden toegepast om de aansluiting bij de industrie te verbeteren, studenten een beperkter bereik aan tools gebruiken en lagere tevredenheidsniveaus rapporteren in vergelijking met hun instructeurs, wat wijst op een kritieke behoefte aan verbeterde AI-geletterdheid en gepersonaliseerde leerstrategieën in het hoger onderwijs.

Ragupathi Ramasamy, Charumathy T, Tharini C, Premkishor S K, Pavithra B, Padma Ragam2026-07-06

💻 computer science

A Reference Framework for Empirical Studies on LLM-Based Code Generation: A Review-Grounded Synthesis

Dit artikel adresseert de fragmentatie en het gebrek aan vergelijkbaarheid in empirische studies naar LLM-gebaseerde codegeneratie door een synthese te bieden van een review van 35 recente studies tot een uitgebreid referentiekader bestaande uit zes kerncomponenten om meer systematische, transparante en reproduceerbare evaluaties mogelijk te maken.

Nathalia Nascimento, Everton Guimaraes2026-07-06

💻 computer science

A Hybrid Deep Learning Framework for efficient emotion detection on the facial image dataset

Dit artikel stelt een hybride deep learning-framework voor dat transfer learning, CNN's en aandachtmechanismen integreert om de beperkingen van traditionele emotiedetectiesystemen te overwinnen, waarbij superieure nauwkeurigheid, robuustheid en cross-domein aanpassingsvermogen wordt bereikt voor real-world mens-computerinteractietoepassingen.

S. Hrushikesava Raju, S. Adinarayana, Kale Naga Venkata Srinivas, U. Sesadri, Vijaya Chandra Jadala, Nabanita Choudhury2026-07-06

💻 computer science

A Multimodal AI Framework for Pulmonary Embolism Detection, Segmentation, and Patient Risk Assessment

Dit artikel stelt een multimodale AI-framework voor dat een aangepaste Mask R-CNN voor CTPA-stolsegmentatie, een hybride LSTM-GRU-model voor ICU-tijdreeksanalyse en een kunstmatig neuraal netwerk voor klinische risicobeoordeling integreert, waarbij een Dice-score van 0,88 en een algehele nauwkeurigheid van 91,81% worden behaald om de diagnose van longembolie en de voorspelling van patiëntrisico te verbeteren.

Swetha Tadimeti, Lakshmi Srinivasa Reddy D2026-07-03

💻 computer science

UAMG-RAG: Adaptive Multi-Granularity Retrieval-Augmented Generation with Uncertainty-Guided Re-Retrieval

Het artikel stelt UAMG-RAG voor, een framework dat de ophaaldiepte en documentgranulariteit dynamisch aanpast op basis van de complexiteit van de vraag en onzekerheidgestuurde herhaalde ophaalprocessen inzet om de redeneerprestaties te verbeteren en hallucinaties te verminderen, waarbij significante verbeteringen worden behaald op de HotpotQA- en WikiHow-benchmarks.

Shreya B S, Kayarvizhy N2026-07-03

💻 computer science

A data-driven classifier integrating symmetric intuitionistic fuzzy TOPSIS with self-interactive sequential three-way decision

Dit artikel stelt een datagedreven, verliesfunctievrije binaire classifier voor die symmetrische intuïtionistische fuzzy TOPSIS integreert met zelf-interactieve sequentiële driewegbesluitvorming om bestaande beperkingen te overwinnen door gebruik te maken van objectieve attribuutgewichten, gebalanceerde afstandmetingen en een interne feedbackloop voor adaptieve drempelwaardeinstelling, waardoor de classificatieprestaties en robuustheid worden verbeterd.

Yangyang Guo, Wenyan Xu, Qiang Chen2026-07-03

💻 computer science

Automatic Identification of Maxaatiri and Maay Somali Dialects from Speech Using Mel-Spectrogram-Based Convolutional Neural Networks

Deze studie presenteert een voorlopig deep learning-framework dat gebruikmaakt van op mel-spectrogrammen gebaseerde convolutionele neurale netwerken om automatisch onderscheid te maken tussen de Maxaatiri- en Maay-Somali-dialecten, waarbij een nauwkeurigheid van ongeveer 81% wordt bereikt op een kleine, uit uitzendingen afgeleide dataset, terwijl de noodzaak voor grotere, meer diverse data wordt benadrukt om generaliseerbaarheid te waarborgen.

Mohamed Mohamud Ali2026-07-03

← Vorige Volgende →