💻 Category

cs

2363 papers

💻 computer science

Columnar-Embedder: A Biologically Inspired Cortical Architecture for Binary Sparse Distributed Graph Representations

Dit artikel introduceert Columnar-Embedder, een biologisch geïnspireerde architectuur die lokaal Hebbiaans leren op stromende willekeurige wandelingen gebruikt om robuuste, binaire ijle gedistribueerde graafrepresentaties te genereren die in staat zijn tot competitieve prestaties bij knoopclassificatie en linkvoorspelling zonder backpropagation te vereisen of te lijden onder catastrofaal vergeten.

Mohamed Abidalrekab, Dan Hammerstrom2026-08-18
💻 computer science

ViTone: A Diagnostic Benchmark for Tonal Faithfulness in Vietnamese Text-to-Speech

Dit artikel introduceert ViTone, een diagnostische benchmark en een vooraf geregistreerd evaluatieprotocol ontworpen om de tonale getrouwheid in Vietnamese tekst-naar-spraak-systemen direct te beoordelen door minimale paren als stimuli, een ASR-gekalibreerde Tone Error Rate en cue-niveau analyse van F0 en larynxalisatie te combineren, waarmee de beperkingen van bestaande metrieken wordt aangepakt die er niet in slagen de contrastieve tonale onderscheidend vermogens van de taal te vatten.

Thanh-Son Phan, Muon Ha2026-08-18
💻 computer science

Automatic Hint Generation and Evaluation for Reasoning Questions

Dit artikel onderzoekt het fine-tunen van grote taalmodellen voor automatische hintgeneratie bij redeneertaken door vier promptingstrategieën over drie modellen te vergelijken, de kwaliteit van hints te evalueren met een nieuwe metrieksuite, en aan te tonen dat metriekgestuurde datasetmerging consistente verbeteringen oplevert in convergentie en bekendheid, terwijl relevantie behouden blijft en antwoordlek minimaliseert.

Proloy Kanti Roy2026-08-18
💻 computer science

TE-HQViT-Probs: Full-Probability Quantum Self-Attention Outperforms Expectation-Value Readout in Medical Image Classification.

Deze studie toont aan dat het gebruik van full-probability readout in plaats van expectation-value metingen in een compact hybride kwantum self-attention model de prestaties van medische beeldclassificatie op specifieke datasets kan verbeteren, wat benadrukt dat readout-ontwerp een kritieke architecturale factor is, terwijl er tegelijkertijd wordt opgemerkt dat de bevindingen nog geen kwantumvoordeel of klinische gereedheid vaststellen.

Thanh Phong Nguyen2026-08-18
💻 computer science

Mutation Testing of Task-Scoped State Oracles in Software-Agent Benchmarks: A Cross-Benchmark Empirical Study

Dit artikel presenteert een deterministisch mutatietesten-protocol dat aantoont dat state-scoped oracles in software-agent benchmarks effectief schadelijke state-fouten en onschuldige schema-variaties verwerpen, terwijl specifieke false negatives worden geïdentificeerd in ToolSandbox waarbij evaluatoren er niet in slagen onbedoelde persistente bijeffecten te detecteren ondanks ongewijzigde scores.

Shengyao Sun2026-08-18
💻 computer science

Misbehavior Detection in Internet of Vehicles: A Multi-Dimensional Survey

Deze survey presenteert een uitgebreide multidimensionale taxonomie voor het detecteren van wangedrag in Coöperatieve Intelligente Transport Systemen, waarbij geavanceerde methodologieën zoals federated learning en blockchain in kaart worden gebracht tegenover real-world uitdagingen, terwijl de opkomende dreigingen van Generatieve AI worden geadresseerd en toekomstige richtingen voor veerkrachtige, privacy-bewarende defensiemechanismen worden geschetst.

NARENDRA Dewangan, Mounira Msahli2026-08-18
💻 computer science

Experimental Realization of a Zero-RAM, Battery-Free 3.0mm Reversible Computing Platform Circumventing Landauer's Limit for Sustainable Global Climate Mitigation

Dit artikel beweert een revolutionair, batterijloos 3,0 mm reversibel computatieplatform te presenteren dat de Landauer-limiet omzeilt en de noodzaak voor fysiek RAM en traditionele netwerken elimineert door gebruik te maken van adiabatische ladingsherstel en kwantumresonantie, waarmee het naar verluidt een bijna nul energieverbruik, instant AI-model synthese en totale immuniteit tegen omgevings- en beveiligingsbedreigingen bereikt.

Min Ho Jung2026-08-18
💻 computer science

Predicting Pathogen Emergence Using a Spatiotemporal Graph Neural Network and Explainable AI Approach

Deze studie stelt een raamwerk voor dat Spatiotemporele Graph Neural Networks integreert met Explainable AI om het risico op het ontstaan van pathogenen nauwkeurig te voorspellen met behulp van een menselijke epidemie-database, waarbij een superieure prestatie wordt behaald ten opzichte van baseline-modellen terwijl onzekerheid wordt gekwantificeerd en belangrijke drijfveren worden geïdentificeerd om proactieve interventies voor de publieke gezondheid mogelijk te maken.

Oreofe Jolaolu, Okoh J.C2026-08-18