💻 Category

cs

2275 papers

💻 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
💻 computer science

Gender bias in the diagnosis of Alzheimer's Disease

Deze studie toont aan dat rechtvaardigheidsbewuste machine learning-modellen, specifiek die technieken voor bias-mitigatie zoals Disparate Impact Remover en adversarial debiasing gebruiken, de sekse-gerelateerde verschillen in de classificatie van de ziekte van Alzheimer met behulp van ADNI-data aanzienlijk kunnen verminderen, terwijl ze een hoge voorspellende nauwkeurigheid behouden en de interpreteerbaarheid van klinische en gender-gerelateerde determinanten verbeteren.

Susanne Neufang, Atae Akhrif, Oya D Beyan, Neuroimaging Initiative2026-09-11
💻 computer science

An Automated, Contamination-Controlled VQA Benchmark for Evaluating Vision-Language Models on 3D Oncology Imaging

Dit artikel introduceert een geautomatiseerde, contaminatie-gecontroleerde benchmarking-pipeline die meerkeuzevragen genereert uit private 3D oncologische beeldvorming en radiologieverslagen om Vision-Language Modellen rigoureus te evalueren, waarbij wordt onthuld dat huidige modellen vaak vertrouwen op tekstuele aanwijzingen of datasetbekendheid in plaats van op werkelijke visuele perceptie.

Bo Liu, Hanxue Gu, Xiangru Li, Zheren Zhu, Jacob Ellison, Kang Wang, Ke Sheng, Steve Braunstein, Janine Lupo, Yang Yang (…)2026-09-11
💻 computer science

DualAttentionNet: A Lightweight Dual-Attention Framework for Robust Multi-Class EEG Digit Decoding

Dit artikel introduceert DualAttentionNet, een lichtgewicht deep learning-framework dat traditionele EEGNet verbetert door duale kanaal-aandachtsblokken te incorporeren om een state-of-the-art nauwkeurigheid van 92,36% te bereiken bij multi-class EEG-cijferdecodering, terwijl robuustheid, interpreteerbaarheid en computationele efficiëntie worden gewaarborgd.

Md Rashidul Islam, Md Shakil Hossain, Md Saiful Arefin, Md Ridwan Ali, Nick Rahimi, Saydul Akbar Murad2026-09-11
💻 computer science

Enhancing the Robustness of Android Malware Detection Systems Against Adversarial Attacks: A Systematic Review of Defense Strategies and Emerging Challenges

Dit artikel presenteert een systematische literatuurstudie (2020–2025) van op AI gebaseerde Android-malwaredetectiesystemen, waarbij hun kwetsbaarheid voor adversariële aanvallen wordt geanalyseerd, bestaande verdedigingsstrategieën worden geëvalueerd en kritieke hiaten en toekomstige onderzoeksrichtingen worden geïdentificeerd voor het bereiken van robuuste en betrouwbare beveiliging.

Zahraddeen Bala, Fatima Umar Zambuk, Badamasi Imam Ya’u, Kabiru Ibrahim Musa2026-09-11
💻 computer science

LC-MSCKF: Hybrid Learned and Innovation-Feedback Covariance Calibration for Visual-Inertial Odometry

LC-MSCKF verbetert de nauwkeurigheid van Visual-Inertial Odometry door een hybride twee-traps onzekerheidscalibratiestrategie toe te passen die een lichtgewicht geleerde tak combineert voor het anticiperen op degradatie met een innovatie-feedbacktak voor begrensde corrigerende inflatie, waarmee het aanzienlijk beter presteert dan vaste en enkelvoudige adaptieve baselines over diverse benchmarks.

Dhayaa Khudher2026-09-11