💻 Category

cs

2363 papers

💻 computer science

SHAP based Hybrid Intrusion Detection Scheme Using ADASYN, Filter Method, and Ensemble Learning for IoT and Computer Network

Dit artikel stelt een uitlegbare AI-gebaseerde hybride Intrusion Detection System voor IoT en computernetwerken voor die ADASYN voor data-imbalans, filtermethoden voor feature selectie, ensemble learning voor robuustheid en SHAP voor interpreteerbaarheid integreert, waarbij superieure prestaties worden aangetoond op de CICIDS2017 en MQTT-IoT-IDS2020 datasets.

Asimkiran Dandapat, Bhaskar Mondal2026-08-20
💻 computer science

Generalising Hybrid OUR-Net -U-Net for Accurate Identification and Multi-Domain Structural Crack Segmentation Using Refinement Techniques

Dit artikel stelt een zwak gesuperviseerd framework voor dat afbeelding-niveau annotaties benut om verfijnde pseudo-maskers te genereren via CAM en Grad-CAM, die vervolgens worden gebruikt om een hybride OUR-Net–U-Net model te trainen voor nauwkeurige, multi-domein structurele scheursegmentatie met aanzienlijk lagere annotatiekosten en superieure prestaties vergeleken met bestaande methoden.

K. S. Ravichandran2026-08-20
💻 computer science

Empirically Derived AI Harm Profiles and the Case for Context-Sensitive Moral Responsibility

Deze studie analyseert 849 AI-incidenten om empirisch drie verschillende schadeprofielen af te leiden — Autonoom/Belichaamd, Visuele Herkenning en Generatieve AI — en pleit voor een verschuiving van brede governanceprincipes naar een contextgevoelig kader dat verantwoordings- en monitoringsmechanismen afstemt op deze specifieke risicopatronen.

Ummara Mumtaz, Rabi Noor, Summaya Mumtaz2026-08-20
💻 computer science

Defect-Aware YOLOv8n for Real-Time Surface Defect Detection on Printed Playing Cards with Dense Graphic Backgrounds

Dit artikel stelt een defectbewust YOLOv8n-framework voor dat is verbeterd met een ResNet50-backbone, DeCA, een verbeterde BiFPN met SPD-Conv, een dynamische adaptieve gedecoupleerde head en Wise-IoU v3 om realtime, nauwkeurige detectie van kleine, laag-contrast defecten op bedrukte speelkaarten te bereiken te midden van dichte grafische achtergronden, waarbij de standaard YOLOv8n met 12,8% in mAP@50 wordt overtroffen terwijl een inferentiesnelheid van 97 FPS behouden blijft.

Jiang Meixian, Gu Yao, Mao Haozhe, Tong Wenyao, Zhang Huawen, Guanghua Wu2026-08-20
💻 computer science

Prototype-aware Channel-Selective Spatial Interaction for Semi-supervised Medical Image Segmentation

Dit artikel stelt Prototype-aware Channel-Selective Spatial Interaction (PCSI) voor, een teacher-student-framework voor semi-gesuperviseerde medische beeldsegmentatie dat ontkoppelde voorgrond-achtergrond prototype-geheugens gebruikt om kanaalselectie en ruimtelijke kenmerkverfijning te sturen, waardoor superieure prestaties worden behaald met beperkte gelabelde gegevens.

Jiaqi zhang, Yun Jiang, Yutong Yao, Kunyi Zhu, Xijie Wang, Xiuxiu Tian2026-08-20
💻 computer science

Semantic Spectrum: Fault Localization via Method Behavioral Divergence

Dit artikel stelt Semantic Spectrum-based Fault Localization (SSFL) voor, een methode-niveau benadering die de distributies van runtime output-waarden gebruikt om semantische spectra te construeren, waarmee een superieure nauwkeurigheid in foutlokalisatie wordt bereikt vergeleken met traditionele spectrum-gebaseerde, leer-gebaseerde en LLM-gebaseerde technieken zonder dat modeltraining of online redeneren vereist is.

Tu Peng, Xianju Zheng, Yin Kuang, Abdelmounaim Mekaoui, Yazhi Yang, Ling Xiong2026-08-20
💻 computer science

Persistence-Weighted Descriptors: A Topologically Stable Local Feature Representation for Deformation-Robust Image Matching

Dit artikel introduceert PW-Desc, een topologisch stabiele lokale feature-descriptor die prioriteit geeft aan wiskundig bewezen stabiliteitsgaranties onder perturbaties en fotometrische transformaties boven ruwe matchingsnauwkeurigheid, waardoor het specifiek geschikt is voor veiligheidskritische toepassingen zoals medische registratie en forensische analyse, ondanks het feit dat het achterblijft bij de huidige state-of-the-art geleerde methoden qua benchmarkprestaties.

Md Hasibuzzaman2026-08-20
💻 computer science

Bottleneck-aware explainable learning-to-dispatch improves simulated throughput in dynamic flexible manufacturing systems

Het artikel introduceert Bottleneck-aware Explainable Learning-to-Dispatch (BA-XLD), een interpreteerbare prioriteitsbeleid die de doorvoer aanzienlijk verbetert, vertraging vermindert en insteltijden minimaliseert in dynamische flexibele productiesystemen door gebruik te maken van geleerde, additieve kenmerkbijdragen om zich aan te passen aan stochastische verstoringen.

Muhammad Rafay Ikram2026-08-20
💻 computer science

Service-preserving carbon- and water-aware resource allocation for geo-distributed AI inference

Dit artikel stelt een trace-gestuurd, tweestaps lexicografisch raamwerk voor geo-gedistribueerde AI-inferentie voor dat de haalbaarheid van de dienstverlening prioriteert terwijl de koolstofemissies worden geoptimaliseerd onder strikte fysieke waterbeperkingen, waarbij significante milieutrade-offs worden aangetoond en een reproduceerbare benchmark wordt geboden voor duurzame toewijzing van middelen.

Qian Zhang, Shengyu Sheng, Tongna Liu2026-08-20