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2358 Arbeiten

💻 computer science

J-space Forecasts Model Collapse, but Only Anchoring the Function Prevents It

Während das rekursive Training auf synthetischen Daten einen Modellkollaps verursacht, der sich als globaler Drift in der J-Raum-Repräsentations-Subraum manifestiert, stellt die Studie fest, dass die Stabilisierung dieser Geometrie unwirksam ist, wohingegen das Verankern der Input-Output-Funktion des Modells an einen Zustand vor dem Kollaps unter Verwendung einer geringen Anzahl realer Sequenzen fast den gesamten Schaden erfolgreich verhindert.

ChaeWoo Son2026-08-18
💻 computer science

Resource-Constrained Overlay–Underlay Mode Selection in LTE-V2X Networks Using Double Deep Q-Learning

Dieses Paper schlägt ein Double Deep Q-Network (DDQN)-Framework mit einem Schaltmechanismus vor, um adaptiv Overlay-Underlay-Übertragungsmodi über sechs radiale Zellschichten in ressourcenbeschränkten LTE-V2X-Netzwerken auszuwählen, wobei im Vergleich zu bestehenden empirischen und gierigen Baselines signifikante Verbesserungen bei Durchsatz und Zuverlässigkeit bei gleichzeitiger Stabilisierung der Moduswechsel erzielt werden.

Jabir Ahmad Jahin Bhuiyan, Mohammad Tawhid Kawser2026-08-18
💻 computer science

A Transparent Fuzzy-Inference Layer for Explainable Knowledge Tracing: Why Prerequisite Graphs Must Be Expert-Supplied, and Which T-Norm to Use

Diese Arbeit zeigt auf, dass Voraussetzungsgraphen aufgrund von Fähigkeits-Schwierigkeits-Konfundierungen nicht zuverlässig aus Interaktionsprotokollen von Studierenden abgeleitet werden können, und schlägt stattdessen eine transparente, durch Experten bereitgestellte Fuzzy-Inferenzschicht vor, die, gepaart mit einem wiederverwendbaren Lokalisierungs-Audit-Framework, ein erklärbares Knowledge Tracing gewährleistet, wobei die Produkt-T-Norm als optimal für die Modellierung von Voraussetzungseffekten nachgewiesen wird.

Hai Bang Truong Truong2026-08-18
💻 computer science

Internet of Things digital forensics: a systematic review of evolution, methods, and the unresolved gap between design and evidence

Diese systematische Übersichtsarbeit verfolgt die Entwicklung der IoT-Digitalforensik durch vier Entwicklungsphasen, um eine kritische Diskrepanz zwischen theoretischen Entwürfen und empirischen Belegen aufzuzeigen, wobei hervorgehoben wird, dass zwar ein Konsens über Kernprinzipien wie die Beweismittelkette besteht, das Feld jedoch weiterhin durch ungelöste Streitigkeiten über den Zeitpunkt der Datenerhebung und die Governance sowie durch eine Abhängigkeit von unvalidierten Simulationen behindert wird, die die praktischen Einschränkungen ressourcenarmer Edge-Geräte und grenzüberschreitender Clouds nicht berücksichtigen.

Adrian Ramlal2026-08-18
💻 computer science

Naive Defect-Recidivism Mining Is Inflated by Agent Workflow Artefacts: A Construct-Validity Study at Corpus Scale

Diese Studie zeigt, dass das Auswerten der Versionskontrollhistorie, um die Dauerhaftigkeit von KI-Agenten- und menschlichen Fehlerbehebungen zu vergleichen, durch Workflow-Artefakte massiv aufgebläht wird, wobei durch manuelle Validierung und programmatische Korrektur offengelegt wird, dass die ursprünglich beobachtete höhere Rezidivrate für KI-Agenten eine Illusion ist, die verschwindet, wenn diese Artefakte berücksichtigt werden.

Elena Udrescu, Alexandru Udrescu, Ana-Maria Suduc, Mihai Bîzoi2026-08-18
💻 computer science

Artificial Intelligence in America and China: Investigating prompt response between Human rights and geopolitical questions

Diese Studie zeigt, dass amerikanische und chinesische große Sprachmodelle zwar nur minimale Voreingenommenheit aufweisen, wenn sie Fragen über die Vereinigten Staaten beantworten, jedoch signifikante divergierende Muster in Bezug auf China zeigen, wobei Claude konsistent niedriger, DeepSeek höher und ChatGPT im Vergleich zum Gruppendurchschnitt relativ neutral abschneidet.

Zian Ding2026-08-18
💻 computer science

Machine Learning and Bayesian Approaches for Concrete Compressive Strength Prediction: A Comparative Study Using the UCI Dataset

Diese Studie evaluiert verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens und der Bayes-Statistik auf dem UCI-Datensatz zur Druckfestigkeit von Beton und stellt fest, dass zwar XGBoost mit Bayes-Optimierung die höchste Vorhersagegenauigkeit liefert, die Gauß-Prozess-Regression jedoch einzigartige Vorteile bei der Quantifizierung von Unsicherheit bietet, wobei alle Ergebnisse und Werkzeuge über R-Code und eine interaktive Shiny-Applikation öffentlich zugänglich gemacht wurden.

Mayooran Thevaraja, Kathirgamanathan Pathmanathan2026-08-18
💻 computer science

Voluntary Structural Dissociation in Large Language Models: Differential Compliance with Framed Hidden Instructions Across Architectures

Diese Studie zeigt, dass große Sprachmodelle eine signifikante architektonische Variabilität in der „freiwilligen strukturellen Dissoziation“ aufweisen, wobei GPT-5.4 den gerahmten versteckten Anweisungen vollumfänglich folgt, Claude diese konsistent verweigert und Gemini eine intermediäre Compliance zeigt, während es die versteckte Präsenz explizit anerkennt.

Abbas Hamidavi2026-08-18
💻 computer science

PolyDetect: A Quality-Aware Hybrid Deep Learning Framework for Robust Polyp Segmentation in Degraded Colonoscopy Images

PolyDetect ist ein echtzeitfähiges, qualitätsbewusstes hybrides Deep-Learning-Framework, das ein No-Reference-Bildqualitätsbewertungsmodul mit adaptiver Verbesserung und gewichtetem Training integriert, um eine robuste, hochmoderne Polypsegmentierung in degradierten Koloskopiebildern zu erreichen.

Azizur Rahman, Nakib Uddin Ahmed, Kadirur Rahman Chowdhury, Mehjabin Ferdous2026-08-18