💻 Category

cs

2358 papers

💻 computer science

MAL-BAYES-III: Hamiltonian Monte Carlo Posterior Neural-Head Inference for Calibrated Obfuscated Malware Detection in Memory Forensics

Deze studie introduceert MAL-BAYES-III, een partiëel-Bayesiaans raamwerk dat uitsluitend Hamiltonian Monte Carlo toepast op een compacte classificatiekop om gekalibreerde, onzekerheidsbewuste waarschijnlijkheden te genereren voor het detecteren van geobfusceerde malware in geheugenforensics, wat diagnostische waarde en mogelijkheden voor selectieve beoordeling biedt ondanks het feit dat het de traditionele gradient boosting niet overtreft in ruwe nauwkeurigheid.

William Atuahene Agyei, Michael Asante, Kwabena Owusu-Agyemang, Kate Takyi2026-08-25
💻 computer science

Modeling Functional Urban Centrality via Graph Attention Networks and Multi-Source Spatial Data Fusion

Deze studie introduceert een ongesuperviseerd Graph Attention Network Autoencoder (GAT-AE) raamwerk dat multi-bron geospatiale data combineert met de topologie van het straatnetwerk om dynamische functionele stedelijke centraliteit te modelleren, waarbij een superieure ruimtelijke coherentie en het vermogen om complexe niet-lineaire stedelijke fenomenen te identificeren wordt aangetoond vergeleken met traditionele lineaire methoden.

Rida AZMI, Jérôme CHENAL, Oussama KHARBACH, El Bachir DIOP, Seyid Abdellahi EBNOU ABDEM, Ayoub LAHLOUH, Mariem BOUNABI (…)2026-08-25
💻 computer science

From Reasoning Allocation to Behavioural Specialisation: Boundary Results in Multi-Robot Systems

Dit artikel toont aan dat hoewel uitkomstbewuste toewijzing van redenering theoretisch waardevol is, de praktische implementatie ervan in multi-robot-systemen ernstig wordt beperkt door de intrinsieke schaarste van hoogwaardige kansen, wat leidt tot classifier-instorting in geleerde routers en het niet produceren van echte emergente collectieve cognitie door middel van delegatie of specialisatie.

Pouya Mansournia2026-08-25✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

When Does Channel Pruning Help Noise-Robust Pedestrian Detection? A Cross-Dataset Empirical Study

Dit artikel toont empirisch aan dat kanaalpruning de ruisbestendige voetgangersdetectie alleen verbetert in regimes met kleine hoeveelheden data en hoge redundantie door te fungeren als een regularisator, terwijl het faalt in het generaliseren over diverse datasets en slechts bescheiden computationele besparingen biedt.

Vo Thanh Kiet, Rene Jaros, Ly Duc Minh, Petr Bilik, Radek Martinek2026-08-25
💻 computer science

EEG-Based Depression Detection Using CNN–GRU and MRMR Feature Selection

Dit artikel stelt een hybride CNN–GRU deep learning-framework voor, verbeterd door mRMR-kenmerkselectie, om effectief een majeure depressieve stoornis te detecteren uit EEG-signalen, waarbij een gemiddelde nauwkeurigheid van 96,74% op de MODMA-dataset wordt bereikt, terwijl de noodzaak voor verdere validatie op diverse klinische data wordt benadrukt.

Mohammad Reza Yousefi, Elias Ebrahimzadeh, Hajar Ismail Al-Tamimi, Lila Rajabion, Amin Dehghani2026-08-25
💻 computer science

Mechanistic Circuit Tracking Causal Activation Patching and Formation Trajectories in Transformer Architectures

Dit artikel introduceert Mechanistic Circuit Tracking, een modulair framework dat directe logit-attributie, causale activatie-patching en ablatie-technieken combineert om de opkomst van aandachtscircuits tijdens pre-training te traceren en hun causale robuustheid te kwantificeren via een nieuwe Circuit Stability Index voor het verbeteren van AI-veiligheid en alignment.

Yash Prajapati2026-08-25
💻 computer science

Beyond F1: A Study of LLM Reliability in Smart Contract Vulnerability Detection

Deze studie evalueert 14 grote taalmodellen op de detectie van kwetsbaarheden in smart contracts, waarbij wordt onthuld dat de selectie van het model belangrijker is dan promptingstrategieën of verhoogde berekening tijdens de inferentietijd, aangezien grotere frontier-modellen een superieure betrouwbaarheid vertonen terwijl kleinere modellen en uitgebreide redeneertechnieken de prestaties kunnen verslechteren.

Durjoy Majumdar2026-08-25
💻 computer science

Perceive AI: A Dual-Head Parametric Prototype Architecture with Adversarial Consistency Guardrails for Automated Short Answer Assessment

Dit artikel introduceert Perceive AI, een nieuw end-to-end framework voor geautomatiseerde beoordeling van korte antwoorden dat gebruikmaakt van een dual-head parametrische prototype-architectuur en adversariële consistentie-bewakingsmechanismen om robuuste, prompt-bewuste scorevorming te bereiken terwijl hetseffectief on-topic inzendingen filtert.

MUHAMMAD RIYAN SARWAR2026-08-25
💻 computer science

Spectral Basis Interpretable Unit: A Learned Orthogonal Projection Module for Interpretable Function Approximation and Unsupervised Regime Discovery

Dit artikel introduceert de Spectral Basis Interpretable Unit (SBIU), een klassiek geïnspireerde, door kwantummechanica gemotiveerde neurale module die geleerde orthogonale projecties gebruikt om universele functiebenadering en ongesuperviseerde regimeontdekking te bereiken met een hoge interpreteerbaarheid en concurrerende prestaties op zowel synthetische als reële klinische datasets.

Kiarash Mohammadi2026-08-25