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3821 Arbeiten

💻 Informatik

Adaptive Yarn Cards: Geometry-Aware Curved Texture Proxies for Efficient Rendering of Dynamic Woven Cloth

Dieses Paper schlägt adaptive Garnkarten vor, eine geometrie-bewusste, gekrümmte Texturkarten-Repräsentation, die die niedrig auflösende Garnsimulation von der hochdichten Darstellung entkoppelt, um die visuelle Treue von dynamischem gewebtem Stoff effizient zu approximieren und gleichzeitig die geometrische Komplexität signifikant zu reduzieren sowie eine 2,4-fache Beschleunigung der Rendering-Geschwindigkeit im Vergleich zu dichter Garngeometrie zu erreichen.

Jong-Hyun Kim2026-10-01
💻 Informatik

When does network topology help? Cross-domain evaluation of similarity networks for binary classication

Dieses Paper stellt TESSERA vor, ein domänenübergreifendes Framework, das die Netzwerk-Topologie nutzt, um die binäre Klassifikation zu verbessern, indem es identifiziert, wann relationale Strukturen – insbesondere jene nahe Regimengrenzen – einen prädiktiven Wert bieten, der über direkte merkmalsbasierte Methoden hinausgeht, wie durch synthetische, ökologische und industrielle Fallstudien demonstriert wird.

João Filipe Riva Tonini2026-10-01
💻 Informatik

A Novel Open-Set Domain Adaptation Framework for Histopathology Image Classification: A Style-Aware and Density-Guided Approach

Dieses Paper schlägt SADG vor, ein neuartiges Open-Set Domain Adaptation Framework für die Klassifizierung histopathologischer Bilder, das durch die Integration eines Style Rectification Module zur Erscheinungsnormalisierung sowie eines GMM-basierten ClusterNet mit Extreme Value Theory zur dichtegeführten Erkennung unbekannter Proben sowohl färbungsbedingte Kovariatenverschiebungen als auch unbekannte Gewebekategorien effektiv adressiert.

Reyhane Ghaffari, Mohammad Sadegh Helfroush, Kamran Kazemi, Abbas Khosravi2026-10-01
💻 Informatik

Temporal Degradation Pattern Learning for Aircraft Engine Remaining Useful Life Prediction

Dieses Papier schlägt ein auf zeitlicher Einbettung basierendes Temporal Convolutional Neural Network (TE-TCNN) vor, das lernbare zeitliche Repräsentationen und einen mittels PCA abgeleiteten Gesundheitsindex nutzt, um die verbleibende Lebensdauer von Flugzeugtriebwerken über verschiedene Betriebsbedingungen hinweg unter Verwendung der NASA C-MAPSS-Datensätze effektiv vorherzusagen.

Aditi Gawde, Avinash More2026-10-01
💻 Informatik

DriGitScale: Drift-Aware GitOps for Consistency-Aware Predictive Autoscaling in Kubernetes

DriGitScale ist ein drift-bewusstes GitOps-Framework für Kubernetes, das die Stabilität der Autoskalierung und die Konsistenz der Bereitstellung verbessert, indem es Skalierungsentscheidungen als Konsistenzmanagement-Problem formuliert, welches Vorhersage-, Ressourcen- und Konfigurationsdrifts gemeinsam evaluiert und dadurch unnötige Skalierungsaktionen reduziert, während gleichzeitig eine wettbewerbsfähige Reaktionsfähigkeit über verschiedene Arbeitslastbedingungen hinweg aufrechterhalten wird.

Ahmed Fathi AboElazm, Abdalla Sayed Yassin, Hanan Fahmy2026-10-01
💻 Informatik

NSR: No Secondary Rebuffering Frame-Level Playback Resumption Control Method

Dieses Paper schlägt No Secondary Rebuffering (NSR) vor, einen Controller zur Wiederaufnahme der Wiedergabe auf Frame-Ebene, der durch die Schätzung von Bandbreite und Pufferentleerung sekundäre Rebuffering-Ereignisse dynamisch vorhersagt und verhindert und dadurch die Sitzungs-Qualität von Dienstleistungen (Quality-of-Service) über verschiedene Adaptive-Bitrate-Algorithmen hinweg im Vergleich zu festen und adaptiven Baselines konsistent verbessert.

Yuming Zhang, Haoting Huang2026-10-01
💻 Informatik

Persistent Frontier Tracking and Uncertainty-Aware Goal Switching for Autonomous Exploration

Dieses Paper schlägt ein autonomes Explorationsframework vor, das eine Entscheidungsebene mit Kalman-gefilterten persistenten Spuren und unsicherheitssensibler Zielwechselsteuerung nutzt, um die Auswahl von Fronten zu optimieren, wodurch ein mit PPO trainierter Roboter in realen Experimenten eine 95%ige Abdeckung 20,3 % schneller und mit 19,4 % weniger Fahrweg als eine Baseline ohne Wechselsteuerung erreicht.

Nima Payandeh, Rasul Fesharakifard, YOUNES ALIZADEH VAGHASLOO, Mohsen Bahrami2026-10-01
💻 Informatik

VDSAC-TD3-based collaborative coverage optimization in satellite-UAV heterogeneous networks with energy and safety constraints

Dieses Paper schlägt VDSAC-TD3 vor, ein neuartiges Multi-Agenten-Deep-Reinforcement-Learning-Framework, das Wertzerlegung, Maximum-Entropie-Regularisierung und Twin-Delayed-Mechanismen integriert, um die kollaborative Abdeckung in heterogenen Satellit-UAV-Netzwerken zu optimieren und gleichzeitig Energiebeschränkungen, Sicherheitsanforderungen sowie dynamische Herausforderungen der Umgebung effektiv zu bewältigen.

Rou Zhang, Yongsheng Ma, Wei Zhao, Wenzhe Li, Qingtao Zeng2026-10-01
💻 Informatik

Lightweight Attention-Enhanced CNN-BiLSTM for Intrusion Detection in Resource-Constrained IoT Networks

Dieses Paper schlägt ein leichtgewichtiges, auf Attention basierendes CNN-BiLSTM-Framework zur Intrusion Detection in ressourcenbeschränkten IoT-Netzwerken vor, das eine auf gegenseitiger Information basierende Merkmalsauswahl nutzt, um eine wettbewerbsfähige Leistung sowie intrinsische Interpretierbarkeit auf Edge-Geräten zu erreichen, wie durch den UNSW-NB15-Benchmark validiert wurde.

Samuel Koranteng Adjei Bampoh, Kwabena Owusu_Agyemang, Jeffrey Asamoah2026-10-01
💻 Informatik

Context-Aware Personalized Education Using Artificial Intelligence

Dieses Paper stellt TaleTutor AI vor, ein adaptives Framework, das pädagogisch strukturierte narrative Progression mit kompetenzgesteuerter Scaffolding integriert, um personalisierte Bildung zu liefern, wobei durch eine Evaluierung an ScienceQA-Lektionen demonstriert wird, dass das System effektiv die Balance zwischen narrativer Kohärenz, faktischer Konsistenz und differenzierter instruktionaler Unterstützung hält.

Mariam Mohamed Hussien Sayed, Aya Salama Abdelhady2026-10-01