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927 Arbeiten

💻 computer science

Pretraining Transfer, Adaptation Dependence, and Dense Evaluation in Low-Label Cell Instance Segmentation: A Controlled Study

Diese kontrollierte Studie zeigt auf, dass die Rangfolgen der Vortrainingsstrategien für die Instanzsegmentierung von Zellen bei geringer Label-Anzahl nicht allein den Backbone-Gewichten inhärent sind, sondern entscheidend von den spezifischen Transfer- und Adaptationsprotokollen abhängen, während sie gleichzeitig hervorhebt, dass Standard-Evaluierungen die Leistung bei dichten Mikroskopieaufnahmen signifikant unterschätzen.

Yinghuan Li2026-07-28
💻 computer science

Meta-Analysis of Feature Representation Techniques for Fake News Detection: Evidence from Publicly Available Benchmark Datasets

Diese Metaanalyse öffentlich zugänglicher Benchmark-Datensätze zeigt, dass hybride Merkmalsrepräsentationen in Kombination mit Ensemble-Learning-Ansätzen im Vergleich zu einzelnen Merkmalsextraktionsmethoden und Klassifikatoren eine überlegene Vorhersagestabilität und Effektivität bei der Erkennung von Fake News bieten.

Kazi Abdul Mannan, Tasima Tahsin Diya2026-07-28
💻 computer science

A Modular Image Manipulation Localization Framework using a Dual-Stream Classifier and Conditional Diffusion Models

Dieses Paper schlägt ein neuartiges zweistufiges modulares Framework zur Lokalisierung von Bildmanipulationen vor, das zuerst Fälschungsarten mittels eines Dual-Stream-Klassifikators unter Fusion von RGB- und SRM-Merkmalen klassifiziert und anschließend spezialisierte konditionale Diffusionsmodelle mit einer hybriden Verlustfunktion einsetzt, um präzise Manipulationsmasken zu generieren, wodurch eine wettbewerbsfähige Leistung auf Benchmark-Datensätzen erzielt wird.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 computer science

Active Image Manipulation Detection and Localization using TransUNet for Fragile Watermarking

Dieses Paper schlägt ein neuartiges Framework zur aktiven Bildmanipulationserkennung und -lokalisierung (Active Image Manipulation Detection and Localization, AIMDL) vor, das TransUNet für eine robuste Wasserzeichengenerierung und -wiederherstellung nutzt, kombiniert mit einem Multi-Head-UNet-Forensikmodul, um eine hochgenaue Manipulationserkennung und Pixel-genaue Lokalisierung bei gleichzeitiger dynamischer Abwägung zwischen Wasserzeichen-Transparenz und Robustheit zu erreichen.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 computer science

StrokePlan-RNN: Predicting Ordered Drawing Procedures from Face Line Art

Dieses Paper stellt StrokePlan-RNN vor, ein bildkonditioniertes autoregressives Modell, das erfolgreich geordnete Strichsequenzen aus statischen Gesichtslinienzeichnungen vorhersagt, indem es auf einem neu konstruierten Datensatz trainiert wurde, wobei eine hohe geometrische Genauigkeit erreicht wird, während gleichzeitig die Notwendigkeit verbesserter prozeduraler Evaluierungsmetriken hervorgehoben wird.

Gameil S. H. Ali, Entesar Altaheri2026-07-28
💻 computer science

Adaptive Training Controller (ATC): An Autotuning Framework for CNN-Based Plastic Waste Classification Using the PLASTIC Dataset

Diese Arbeit adressiert die Herausforderung der Klassifizierung von Kunststoffabfällen durch die Einführung eines neuen domänenspezifischen PLASTIC-Datensatzes und schlägt den Adaptive Training Controller (ATC) vor, ein architektunabhängiges Autotuning-Framework, das bestehende Werkzeuge wie Optuna übertrifft, indem es mit ResNet101 eine Genauigkeit von bis zu 94,89 % erreicht und gleichzeitig den Bedarf an Rechenressourcen reduziert.

SHYAMASREE KARMAKAR, Sukanya Saha, Sunita Roy, Ranjan Mehera, Rajat Kumar Pal2026-07-28
💻 computer science

Can a Large Language Model Serve as the Missing Second Reviewer? Prominence Bias, Retrieval Effects, and a Confidence-Fabrication Gap in an Empirical Evaluation of Two Published Meta-Analyses

Diese empirische Auswertung zeigt, dass Large Language Models zwar echte Fehler identifizieren können, die menschlichen Prüfern entgangen sind, und die Recall-Rate von Studien bei Einsatz von Retrieval-Tools signifikant verbessern können, jedoch aufgrund anhaltender Probleme wie Prominenz-Bias, papierübergreifender Konfundierung und der Fabrikation nicht existenter Inkonsistenzen ein unzuverlässiger Ersatz für die menschliche Verifizierung bleiben.

Paul Fontelo2026-07-28
💻 computer science

Cyber-Physical Orchestration of Emergency Department Services Through a Bidirectional Digital Twin and a Deep Reinforcement Learning Agent: Architectural Design, In SilicoValidation, and Critical Analysis of Performance Under Demand Stress

Dieses Paper präsentiert und validiert eine cyber-physische Architektur, die einen bidirektionalen Digitalen Zwilling, einen Deep-Reinforcement-Learning-Agenten und eine Layer für erklärbare KI integriert, um die Disposition von Notfallaufnahmen zu optimieren, wobei signifikante Reduktionen der Spitzenbelegung unter hoher Belastung nachgewiesen und gleichzeitig spezifische Instrumentierungsartefakte im Validierungsprozess kritisch offengelegt und adressiert werden.

Joseph Javier Sánchez Acuña, Mario Anzures García2026-07-28
💻 computer science

The Machine Proposes. The Proof Disposes: Neuro-Symbolic Synthesis of Formally Verified Markov Usage Models from Natural Language Requirements

Dieses Paper stellt Neuro-Symbolic MBST vor, ein Framework, das die Synthese formal verifizierter Markov-Usage-Modelle aus natürlichen Sprachanforderungen durch die Integration von L*-Learning, grammatikbeschränkten LLMs und konvexer Optimierung automatisiert und dadurch eine hochpräzise Fehlererkennung sowie Abdeckung erreicht, die rein neuronale Baselines signifikant übertrifft, während gleichzeitig manuelle Modellierungsengpässe für sicherheitskritische Systeme eliminiert werden.

Nathan Ginting2026-07-28
💻 computer science

Interactive Query based Abnormal Events Synopsis Generation in Surveillance Video

Dieses Papier schlägt einen interaktiven, abfragebasierten Algorithmus zur Generierung von Zusammenfassungen abnormaler Ereignisse in Überwachungsvideos vor, der einen regelbasierten Klassifikator zur Handhabung komplexer Benutzerabfragen nutzt und eine „verbesserte Überlappungsrate“ als Metrik zur Evaluierung einführt, wobei er auf dem PETS09-Datensatz eine überlegene Genauigkeit und Qualität gegenüber bestehenden Methoden demonstriert.

Judi Vennila Thangaswamy, Balamurugan Vaniappan2026-07-28