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3821 Arbeiten

💻 Informatik

A Genetic Algorithm with Critical‑Path‑Driven Dual‑Neighborhood Search for Flexible Job Shop Scheduling

Dieses Paper schlägt einen hybriden genetischen Algorithmus mit variabler Nachbarschaftssuche (HGVNSA) vor, der eine kritischer-Pfad-gesteuerte Dual-Nachbarschaftssuche und fortschrittliche genetische Operatoren integriert, um das flexible Job-Shop-Scheduling-Problem effektiv zu lösen, wobei eine überlegene Leistung bei Benchmark-Instanzen erzielt und signifikante Effizienzgewinne in realen Fertigungsanwendungen demonstriert werden.

Danyi Lin, Xushan Peng2026-10-05
💻 Informatik

PMSC-YOLO: Balancing Detection Accuracy and Model Lightweighting for Resource-constrained UAV Platforms

Dieses Paper schlägt PMSC-YOLO vor, einen leichten UAV-Objekterkennungsalgorithmus basierend auf YOLOv11, der ein auf einer Multi-Branch-Struktur basierendes Downsampling-Modul, ein Shallow-basiertes Bidirektionales Feature Pyramid Network und eine kontextsensitive Spatial Pyramid Pooling-Struktur integriert, gefolgt von DepGraph Channel Pruning, um ein überlegenes Gleichgewicht zwischen Erkennungsgenauigkeit und Recheneffizienz für ressourcenbeschränkte Edge-Geräte zu erreichen.

Fang Dong, Binbin Gui, Cunliang Zhang, Wenfeng Wang, Fenglian Zhou, Minbin Jiang2026-10-05
💻 Informatik

Generative World Models for Financial Risk Propagation and Counterfactual Fraud Analysis in Enterprise Networks

Dieses Paper schlägt RIFT-WM vor, ein vereinheitlichtes interventionistisches generatives Weltmodell, das einen aktionsindizierten stochastischen infinitesimalen Generator nutzt, um die Ausbreitung finanzieller Risiken zu simulieren und kontrafaktische Betrugsszenarien in Unternehmensnetzwerken zu generieren, wodurch die Analyse von Interventions-Effekten und systemischer Risikozerlegung über mehrere Datensätze hinweg ermöglicht wird.

Ning Hu, Jiaxiang Xiao2026-10-05
💻 Informatik

Hierarchical Deep Counterfactual Regret Minimization

Dieses Paper stellt Hierarchical Deep Counterfactual Regret Minimization (HDCFR) vor, einen neuartigen Algorithmus, der auf fertigkeitsbasiertes hierarchisches Strategielernen mit Deep CFR setzt, um die Effizienz beim Lösen großskaliger Spiele mit unvollständiger Information zu verbessern, indem die Nutzung von vordefiniertem Fachwissen und übertragbaren Fertigkeiten ermöglicht wird.

Jiayu Chen, Xudong Wu, Zhekai Wang, Vaneet Aggarwal2026-10-05
💻 Informatik

An Efficient and Explainable CNN-Transformer Architecture for Brain Tumor MRI Classification with Deployment-Oriented Benchmarking

Diese Arbeit schlägt eine effiziente und erklärbare hybride CNN-Transformer-Architektur vor, die ein vortrainiertes ResNet50-Backbone mit einem leichtgewichtigen Transformer-Head kombiniert, um eine Genauigkeit von 97,40 % bei der Klassifizierung von Hirntumor-MRT-Aufnahmen zu erreichen, während gleichzeitig die rechnerische Effizienz gewahrt bleibt und eine visuelle Erklärbarkeit auf zwei Ebenen bereitgestellt wird, wodurch eine PCA-SVM-Baseline mit minimalem Overhead signifikant übertroffen wird.

Hoc Minh Le, Van Thuong Nguyen2026-10-05
💻 Informatik

DERC: Distributed Edge Reservoir Computation for Many Agents

Dieses Paper stellt DERC vor, ein verteiltes Edge-Reservoir-Computing-Framework, das ein einzelnes, auf den Rand des Chaos abgestimmtes Modell nutzt, um effizient und präzise vielfältige computergestützte Aufgaben über viele Agenten hinweg auszuführen, wobei demonstriert wird, dass die Reservoirgröße nicht mit der Vorhersagegenauigkeit korreliert und dass solche leichtgewichtigen Modelle die Leistung ressourcenintensiverer Alternativen in realen Anwendungen wie der Stromnetz- und Lastprognose erreichen können.

David A. Kaauwai, Jianna Gapuz, Felix Grote, Antje Neve, Bryan Donyanavard2026-10-05
💻 Informatik

Causal-Reasoning World Models: Toward AI’s Subjectivity through Backward Generation

Dieses Paper schlägt einen Paradigmenwechsel von nomenbasiertem zu verbbasiertem kausalem Denken in der KI vor, indem es ein Framework der „möglichen Zeitverteilung“ einführt, das agentenhaftes Weltmodellieren und kontrafaktische Deduktion auf individueller Ebene ermöglicht, wie am Beispiel von Verläufen bei Brustkrebspatientinnen demonstriert wird, und damit das theoretische Fundament für KI-Subjektivität legt.

Jia Li, Vipin Kumar, Rui Zhang2026-10-05
💻 Informatik

TeNS: A Temporal Neural Scoring Model for Temporal Knowledge Graph Completion

Das Papier schlägt TeNS vor, ein Temporal Neural Scoring Modell für die Vervollständigung temporärer Wissensgraphen, das einen lernbaren Zeit-Encoder und ein Multilayer-Perceptron-Scoring-Netzwerk nutzt, um komplexe zeitliche Muster und tiefe nichtlineare Interaktionen zu erfassen, wodurch es bestehende Baselines bei Link-Prediction-Aufgaben übertrifft.

Qingfan Deng, Baohua Qiang, Shihao Zhang, Hong Zheng, Ruidong Chen, Haoran Chen, Zhi Wang2026-10-05
💻 Informatik

JoinFinder: A Multi-Modal Architecture for Historical Manuscript Page Identification

JoinFinder ist ein multimodales Deep-Learning-Framework, das die Identität eines Manuskripts als skalierbaren überwachten Proxy nutzt, um robuste Embeddings für die Identifizierung und den Abruf historischer Manuskriptfragmente zu erlernen, wobei eine überlegene Leistung bei der Entdeckung potenzieller Zusammenfügungen innerhalb des Kairoer Geniza-Korpus erzielt wird, ohne dass explizite Zusammenfügungs-Annotationen erforderlich sind.

Omer Ventura, Daria Vasyutinsky-Shapira, Nachum Dershowitz2026-10-05