cs papers | Gist.Science

A Deep Set-Based Aggregation Approach for Repeated Measurements: Insights from Variable-Length Wearable Device-Measured Physical Activity Data

Deze studie toont aan dat Deep Set-gebaseerde aggregatie die gebruikmaakt van zelf-aandacht beter presteert dan traditionele methoden bij het modelleren van variabel-lengte, hoogfrequente draagbare fysieke activiteitsgegevens, terwijl het suggereert dat eenvoudigere aggregatiestrategieën voldoende blijven voor stabielere, laagfrequente metingen.

Jaeyoung Park, Suyeon Kang, Ramakanth Yakkanti, Ausberto Velasquez Garcia2026-07-03

💻 computer science

AdapNet-IDS: A Self-Adapting, Interpretable Deep Learning Framework for Real-Time Intrusion Detection

Dit artikel presenteert AdapNet-IDS, een zelfaanpassend en interpreteerbaar deep learning-framework dat BiLSTM, self-attention en Elastic Weight Consolidation integreert om met hoge nauwkeurigheid en in real-time intrusiedetectie met continu leervermogen en transparante besluitvorming over diverse netwerkomgevingen heen te bereiken.

Nandhini Pari2026-07-03

💻 computer science

Closed-Loop Fairness and Privacy Optimization for Federated Text Classification under Non-IID Data

Dit artikel stelt FedMOJO voor, een gesloten collaboratief framework dat low-rank representatieleer, differentiële privacy en fairness-privacy optimalisatie integreert om effectief een balans te vinden tussen nut, groepsrechtvaardigheid en privacybehoud in federatieve tekstclassificatie onder non-IID data.

Lihong Guo, Mingkai Dai, Luogang Zhang, Chao Ma2026-07-02

💻 computer science

Node-Level Fault Monitoring in WSN using Deep Neural Networks with Real-Time Graph Mapping and Performance Analysis

Dit artikel stelt een deep learning-framework voor dat gebruikmaakt van CNN-, RNN- en LSTM-modellen om fouten op knooppertniveau in draadloze sensornetwerken te detecteren op basis van temporele kenmerken, gevalideerd door prestatie-indicatoren en gevisualiseerd via een real-time grafische interface.

Manjunatha A S, Venkatramana Bhat P, Ramakrishna M2026-07-02

💻 computer science

A transferable explainable and uncertainty-aware machine learning framework for water quality classification in data-scarce regions

Deze studie stelt een overdraagbaar, uitlegbaar en onzekerheidsbewust machine learning-raamwerk voor waterkwalificatieclassificatie in gebieden met schaarse gegevens voor, dat verschillende taakfamilies en robuuste modellering combineert om een voorzichtige, reproduceerbare besluitvormingsondersteunende tool te bieden in plaats van een blinde automatische classifier.

Mahoudo Fidèle ASSOGBA, Papin Sourou MONTCHO, Alhassane Diami DIALLO, Kossoko Babatoundé Audace DIDAVI, Adama Moussa SAK (…)2026-07-02

💻 computer science

A Hybrid Metaheuristic for the Family Capacitated Vehicle Routing Problem

Dit artikel introduceert ILS+SP, een hybride metaheuristiek die Iterated Local Search combineert met Set Partitioning post-optimalisatie, die de bestaande state-of-the-art methoden voor het oplossen van het Family Capacitated Vehicle Routing Problem aanzienlijk overtreft door bijna optimale oplossingen te bereiken op grootschalige benchmark-instanties.

Bruno Oliveira, Diogo Lima, Marcos Roboredo2026-07-02

💻 computer science

When Pooling Fails: An Information-Theoretic Ceiling on Object Grounding in Aggregated Planning Agents

Dit artikel bewijst dat op pooling gebaseerde plannende agenten te maken hebben met een onherleidbare, berekenbare bovengrens voor objectgronding die uitsluitend wordt bepaald door de embeddingdimensie en het aantal objecten, een structurele beperking die leidt tot identiteitsverlies ongeacht de modelcapaciteit of training.

Shoryavardhaan Gupta2026-07-02✓ Author reviewed ⓘ

💻 computer science

Entropy-resolved sensor selection for compact and interpretable temporal multisensor monitoring

Deze studie stelt het Entropy-Resolved Sensor Actionability (ESA) framework voor, een verenigde selectiemethode die informatie-relevantie, temporele stabiliteit, niet-redundantie en volledigheid integreert om compacte, interpreteerbare sensorsubsets te identificeren die een bijna perfecte voorspellende prestatie behouden onder variërende veldomstandigheden en ontbrekende gegevens.

Faris A. Kateb, Adel Aboud Bahaddad2026-07-02

💻 computer science

Matrix Product State Engine for FPGA QuantumCircuit Simulation Beyond Five Hundred Qubits.

Dit artikel presenteert een FPGA-versnelde Matrix Product State (MPS) kwantumcircuitsimulator die in staat is meer dan 500 qubits te verwerken door tensorcontracties te offloaden naar een Xilinx Alveo U55C terwijl SVD en sampling op de host worden gehouden, waarbij wordt aangetoond dat de prestaties schalen met de bond dimension in plaats van het aantal qubits en het cruciale belang van het systeem wordt gevalideerd door middel van rigoureuze correctheids- en falsificatie-experimenten.

Nasir Ali Nasir Ali2026-07-02

💻 computer science

Algorithmic Convergence and Performance Guarantees for Virtual Try-On (VTO) Systems under Dynamic Environmental Uncertainties

Dit artikel introduceert het Robust Stochastic Variance-Reduced Virtual Try-On (RSVR-VTO) algoritme, een distributioneel robuust optimalisatiekader dat stabiele geometrische warping en textuursynthese garandeert onder dynamische omgevingsonzekerheden, terwijl het een O(1/ε²) convergentiesnelheid en superieure prestaties op high-resolution benchmarks bereikt.

Elham Rezaei2026-07-02

← Vorige Volgende →