💻 Category

cs

3657 papers

💻 informatica

A Multi-Seed Evaluation of Explanation Faithfulness and Stability under Adversarial Evasion in IoT/IIoT Intrusion Detection

Dit artikel presenteert een gecontroleerde, multi-seed evaluatie die aantoont dat hoewel adversarial training de robuustheid van IoT/IIoT intrusiedetectiemodellen tegen PGD-aanvallen op de ToN-IoT en Edge-IIoTset benchmarks aanzienlijk verbetert, dit ten koste gaat van de zuivere nauwkeurigheid en een variërende uitlegstabiliteit, afhankelijk van de dataset en de gebruikte explainer.

S. M. Nihal Ahmed, Afrim Hossen Khan, Sabikun Nahar Sinthia2026-10-28
💻 informatica

Machine Learning Prediction of Undergraduate Academic Performance for Early Identification of At-Risk Students: Evidence from Nnamdi Azikiwe University

Deze studie toont aan dat machine learning-modellen, in het bijzonder Support Vector Machines, effectief het academische risico van bachelorstudenten aan de Nnamdi Azikiwe Universiteit kunnen voorspellen met behulp van routinematige gegevens zoals het GPA van het eerste semester en overlopende vakken, waardoor tijdige interventies voor risicovolle studenten mogelijk worden.

Chinenye Amaonye, Judith Nneka OKAFOR, Samuel Oweh Abang, Ngozi Eucharia Anyikwa, Juliana Uzonna UMEOZOR2026-10-28
💻 informatica

Multi-Dataset Deep Learning for Automated Multiple Sclerosis Lesion Segmentation in Multimodal Brain MRI

Deze studie presenteert een multi-dataset deep learning-framework dat gebruikmaakt van een UNet++-architectuur met multimodale MRI-inputs en imbalance-aware optimalisatie om een verbeterde geautomatiseerde segmentatie van multiple sclerose-laesies te bereiken, waarbij een verhoogde sensitiviteit voor kleine laesies wordt aangetoond terwijl de noodzaak van externe validatie voor klinische implementatie wordt benadrukt.

Mahmoud Elsayed, Mostafa Elhoshy, Nahla Bishri, Ahmed I. Saleh2026-10-28
💻 informatica

Psychometric Calibration of Large Language Models for Multidimensional L2 Academic Writing Assessment: The LICA Framework

Deze studie evalueert de psychometrische validiteit van drie vooraanstaande Large Language Models (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet en Gemini 1.5 Pro) ten opzichte van menselijke experts met behulp van het multidimensionale LICA-raamwerk, waarbij wordt vastgesteld dat hoewel GPT-4o een perfecte uitlijning bereikt, andere modellen systematische scorebiases vertonen en moeite hebben met het consistent beoordelen van sociopragmatische nuances, wat daarmee het cruciale belang van dimensiespecifieke kalibratie en menselijk toezicht bij automatische L2-schrijfevaluatie onderstreept.

Pegah Merrikhi2026-10-28
💻 informatica

A Comprehensive Survey of Deep Learning-Based OCR and Information Extraction for Low-Resource Languages

Deze enquête beoordeelt meer dan 100 peer-reviewed artikelen om deep learning-gebaseerde OCR- en informatie-extractietechnologieën te analyseren, waarbij de nadruk wordt gelegd op hun onafhankelijke ontwikkeling, de uitdagingen in talen met weinig middelen zoals Bengaals, en het opkomende belang van multi-modaal leren voor toekomstig onderzoek.

Md. Ammar Hossain Ammar, Mehedi Hasan Talha Talha, Ananna Saha Ananna, Md. Al Emran Emran, Md. Mohin Khan Mohin, Tuba Ha (…)2026-10-28
💻 informatica

Identifying Policy-Engine Semantics from 1 Distinguishing Probes: Sound Feasibility and Graded Verification for Outcome-Level Configuration Changes

Dit artikel toont aan dat hoewel een klein aantal onderscheidende sondes de semantiek van een policy-engine nauwkeurig kan identificeren binnen een vooraf gedefinieerde kandidaatklasse, dergelijke sondes er niet in slagen engines buiten die klasse of met subtiele afwijkingen te detecteren, hetgeen gestructureerde verificatiestrategieën en controle-runs noodzakelijk maakt om een betrouwbare haalbaarheid te waarborgen voor configuratiewijzigingen op uitkomstniveau.

Blessing Honmane2026-10-28
💻 informatica

Oncomorphic neural agent populations for resource-limited sequential learning

Dit artikel introduceert een oncomorf multi-agent framework geïnspireerd door kankerdynamiek, waarbij wordt aangetoond dat gedecentraliseerde neurale agenten die repliceren, muteren en migreren onder beperkingen van middelen, robuust sequentieel leren en verbeterde multi-task competentie kunnen bereiken door middel van ecologische selectie in plaats van centrale optimalisatie.

Philip Greulich, Michael Levin, Rosalia Moreddu2026-10-28
💻 informatica

Weakly Supervised Video Anomaly Detection Using CNN-LSTM with Confidence-Aware Automated Pseudo Label Generation

Dit artikel stelt een zwak gesuperviseerd framework voor voor de detectie van anomalieën in video die gebruikmaakt van een meerfasige pijplijn die bewegingsschatting, objectdetectie en segmentatie integreert om betrouwbaarheidsbewuste pseudo-labels te genereren, welke vervolgens worden gebruikt om een lichtgewicht CNN-LSTM-model te trainen dat competitieve prestaties behaalt op de UCF-Crime dataset.

Shima Jalali, Reza Boostani2026-10-28
💻 informatica

Systematic Framework of Application Methods for Large Language Models in Language Sciences

Dit artikel stelt een tweeledig systematisch kader voor dat toepassingen van Large Language Models in de taalwetenschappen categoriseert in drie verschillende methodologische benaderingen en gestructureerde configuraties biedt voor hun implementatie, met als doel methodologische fragmentatie te vervangen door een reproduceerbaar, theoretisch gedreven paradigma voor robuust linguïstisch onderzoek.

Kun Sun, Rong Wang2026-10-28
💻 informatica

Blockchain-Based Traceability and Intelligent Procurement Optimization for Green Transformation in Optoelectronic Enterprises

Dit artikel stelt een verenigd kader voor dat een multi-channel consortiumblockchain integreert met een op reinforcement learning gebaseerd inkoopmodel om de betrouwbaarheid van gegevens te verbeteren, de operaties van groene toeleveringsketens te optimaliseren en de kosten voor opto-elektronische ondernemingen aanzienlijk te verlagen.

Yuan Liu, Sheng Xie2026-10-28