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2358 Arbeiten

💻 computer science

Graph and Low-Rank Based Cluster-Prototype Matching for Transductive Zero-Shot Learning

Dieses Papier schlägt das Graph- und Low-Rank-basierte Cluster-Prototyp-Matching-Modell (GLCPM) vor, einen transduktiven Zero-Shot-Learning-Ansatz, der ein Teacher-Student-Framework nutzt, um eine Low-Rank-Abbildung zu erlernen, welche sowohl die lokale intrinsische Struktur als auch die Sub-Mannigfaltigkeiten eingebetteter Proben bewahrt, wodurch die Erkennung ungesehener Klassen durch einen Ensemble-Klassifikator verbessert wird, der Cluster-Prototyp- und Proben-Prototyp-Ähnlichkeiten kombiniert.

Manliang Cao, Xukang Han, Xin Chen, Sha Li2026-08-11
💻 computer science

A Privacy-Preserving Federated Intrusion Detection Framework with Reputation-Aware Client Selection and Integrity Verification

Dieses Paper schlägt ein privatsphäreerhaltendes, föderiertes Intrusion-Detection-Framework für industrielle Internet-of-Things-Netzwerke vor, das Client-Level-DP-SGD, Hashing zur Integrität sowie einen leichtgewichtigen, reputationsbasierten Client-Selektionsmechanismus nutzt, um in Non-IID-Umgebungen ohne das Teilen von Rohdaten eine Genauigkeit von über 98 % zu erreichen.

Mahdiyeh Velaei, Mehdi Aminian, Seyyed Amir Asghari, Mohammad Faraji-Mehmandar2026-08-11
💻 computer science

Diffusion Language Models for Mobile Edge Agentic AI: Foundations, Applications, and Challenges

Diese Umfrage untersucht das Potenzial von Diffusions-Sprachmodellen als nicht-autoregative Alternative für agentische KI an der mobilen Edge, indem sie deren Grundlagen, ressourceneffiziente Anwendungen sowie systemische Herausforderungen analysiert, um flexible Qualitäts-Latenz-Abwägungen und eine robuste Leistung unter Edge-Beschränkungen zu ermöglichen.

Chenqi Li, Minghui Min, Dusit Niyato, Wei Ni2026-08-11
💻 computer science

QiboAgent: a practitioner's guideline to open source assistants for Quantum Computing code development

Dieses Paper stellt QiboAgent vor, ein Open-Source-Framework, das Retrieval-Augmented Generation und autonome agentische Workflows kombiniert, um leichtgewichtige große Sprachmodelle dazu zu befähigen, proprietäre Baselines bei der Generierung von hochpräzisem Quantencomputing-Code zu übertreffen, Halluzinationen zu reduzieren und komplexe Software-Engineering-Aufgaben für die Qibo-Middleware zu automatisieren.

Lorenzo Esposito, Andrea Papaluca, Stefano Carrazza2026-08-11
💻 computer science

SAGE: A Self-Adaptive Agentic Framework for Execution-Guided Code Generation and Self-Repair

Dieses Paper stellt SAGE vor, ein selbstadaptives Multi-Agenten-Framework, das die Zuverlässigkeit der Generierung ausführbarer Multi-Datei-Projekte signifikant verbessert, indem es einen geschlossenen MAPE-K-Regelkreis verwendet, um Code iterativ auszuführen, Laufzeitfehler zu analysieren und Selbstreparatur durchzuführen, wodurch eine statistisch signifikante Steigerung der Erfolgsraten im Vergleich zur Einmal-Generierung erzielt wird.

Harshil Lodhiya2026-08-11
💻 computer science

A Novel Approach for Integrating Mamba and Diffusion in 3D Medical Imaging

Das Papier stellt MedMamba3D vor, eine neuartige hybride Architektur, die einen 3D-Mamba-Encoder mit linearer Komplexität, einen deterministischen U-Net-Zweig und ein bedingtes Diffusionsmodell, das durch Unsicherheitsschätzung geleitet wird, integriert, um eine hochmoderne 3D-medizinische Bildrekonstruktion mit überlegener anatomischer Konsistenz, Robustheit gegenüber fehlenden Daten und verbesserter Leistung bei nachfolgenden Segmentierungsaufgaben zu erreichen.

afifa khaled, Said Jadid Abdulkadir, Majdy Mohamed Eltayeb Eltahir2026-08-11
💻 computer science

Adaptive Multi-Reservoir Neuromorphic Computing Using Memristive Nanowire Networks Enabled by Training-Induced Reservoir Diversity and Confidence-Guided Routing

Dieses Paper präsentiert ein konfidenzgesteuertes neuromorphes Framework, das die trainingsinduzierte Diversität in memristiven Nanodrahtnetzwerken nutzt, um Eingaben dynamisch durch eine kaskadierte Reservoir-Kaskade zu leiten, wodurch signifikante Energie- und Ressourceneinsparungen bei gleichbleibend hoher Klassifizierungsgenauigkeit erzielt werden.

Rahul Shivanand Rajarajan, Ankush Kumar2026-08-11
💻 computer science

DOA-EDS: Obstacle-Aware Edge Server Placement and Dynamic Task Scheduling for Industrial IoT

Dieses Paper schlägt DOA-EDS vor, ein zweistufiges Framework, das eine hindernisbewusste adaptive Large-Neighborhood-Search für die Platzierung von Edge-Servern und eine mit einer Machbarkeitsmaske versehene Proximal Policy Optimization für das dynamische Task-Scheduling kombiniert, um den Netzwerkdurchsatz signifikant zu erhöhen und die Latenz in industriellen IoT-Umgebungen zu reduzieren, die durch schwere Signalblockaden durch metallische Hindernisse geprägt sind.

Jingbo Ji, Fuyu Liu, Yong Liu, Xuejian Chi2026-08-11
💻 computer science

DKSE: Automated Extraction of Structured Domain Ontologies from Software Requirement Documents via Large Language Models

Dieses Paper präsentiert DKSE, ein auf Rust basierendes Tool, das große Sprachmodelle nutzt, um unstrukturierte Softwareanforderungsdokumente aus dem chinesischen Bankensektor automatisch in maschinenlesbare, nachvollziehbare Ontologien zu konvertieren, wobei es eine hohe Genauigkeit und praktischen Nutzen für nachgelagerte Aufgaben wie die Testgenerierung und den Aufbau von Wissensgraphen demonstriert.

Yahua Ruan2026-08-11
💻 computer science

An Empirical Study of Stability and Fairness Side-Effects of Federated Unlearning for Departed Clients under Non-IID Data

Diese Arbeit demonstriert empirisch, dass Federated-Unlearning-Methoden zwar recheneffizient sind, jedoch unter Non-IID-Daten häufig signifikante Nebenwirkungen hinsichtlich der Stabilität und Fairness für die verbleibenden Clients induzieren, was einen kritischen Kompromiss zwischen Kosten, Vollständigkeit des Vergessens und gerechter Modellleistung offenbart, den aggregierte Metriken nicht erfassen können.

Md. Sihabul Islam Islam, Abdullah Al Mamun, Muhammad Imran Khan, Md. Alamgir Hossain2026-08-11