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3851 Arbeiten

💻 Informatik

Dynamic Visual SLAM: Collaborative Optimization of Lightweight Segmentation and Adaptive Cauchy Kernel

Dieses Paper schlägt ein dynamisches visuelles SLAM-System vor, das die Lokalisierungsgenauigkeit in komplexen Innenräumen durch die Integration eines optimierten, leichtgewichtigen YOLOv8-seg zur präzisen Segmentierung dynamischer Objekte im Frontend mit einem adaptiven verallgemeinerten Cauchy-Kernel zur robusten Unterdrückung von Residuen-Ausreißern im Backend verbessert und dabei eine signifikante Fehlerminimierung im Vergleich zu aktuellen State-of-the-Art-Methoden erzielt.

Shulei Ni, Dan Li, Meijiu Qi, Shuwen Shen2026-09-29
💻 Informatik

Reliability-Aware Temporal Memory for Long-Term Drift Reduction in End-to-End Visual Odometry under Domain Shift

Dieses Paper schlägt ein zuverlässigkeitsbewusstes temporales Gedächtnis-Framework für die End-to-End-visuelle Odometrie vor, das langfristigen Drift unter Domänenwechsel durch das selektive Speichern und adaptive Fusionieren zuverlässiger, neuartiger visuell-temporaler Repräsentationen mildert und dadurch eine überlegene Trajektoriengenauigkeit sowie Robustheit im Vergleich zu Baseline-Methoden erreicht.

Dhayaa Khudher, Roger Powell2026-09-29
💻 Informatik

Building Frontier Education Organizations With Artificial Intelligence and Agentic Systems in East Africa: A Systematic Review

Diese systematische Übersichtsarbeit über 28 Quellen identifiziert kritische Infrastruktur-, Kapazitäts- und Governance-Barrieren für die KI-Adoption im ostafrikanischen Bildungswesen, während sie gleichzeitig aufkommende lokale Innovationen hervorhebt und einen vier Säulen umfassenden Rahmen vorschlägt, um die Entwicklung nachhaltiger, kontextsensitiver Bildungsorganisationen der Zukunft zu leiten.

Gezae Geberdngl, Tedros Kebede2026-09-29
💻 Informatik

A Resource-Constrained Evaluation of Fine-Tuned Deep Learning and Local Zero-Shot Vision-Language Models for Brain MRI Slice Classification

Diese Studie zeigt, dass unter ressourcenbeschränkten lokalen Hardwarebedingungen feinabgestimmte Deep-Learning-Modelle unadaptierte Zero-Shot-Vision-Language-Modelle bei der Klassifizierung von Hirn-MRT-Schichten signifikant übertreffen, während sie gleichzeitig die kritische Bedeutung von Datensatzintegrität, Korruptionsrobustheit und einer konservativen Interpretation hoher Leistungsbewertungen hervorhebt.

Zhu-Ai Wu, C.-Y. Yeh2026-09-29
💻 Informatik

Vision-Based Real-Time Sign Language Recognition: A Comparative Benchmark of Landmark Tracking and Deep Sequential Architectures

Diese Arbeit präsentiert einen vergleichenden Benchmark von zehn Machine-Learning- und Deep-Learning-Pipelines für die Echtzeit-Amerikanische Gebärdenspracherkennung auf Basis von Computer Vision und zeigt auf, dass Landmark-basierte XGBoost- und Bidirektionale LSTM-Modelle eine überlegene Genauigkeit sowie Resilienz gegenüber der Variabilität der Gebärdenfolger erreichen, während sie gleichzeitig eine geringe Inferenzlatenz beibehalten, die für Hardware auf Konsumentenniveau geeignet ist.

Muhammad Tayyab2026-09-29
💻 Informatik

AnoMLP-TCP: A Lightweight Feedforward Neural Network Approach for Anomaly-Aware Test Case Prioritization in Continuous Integration

Das Papier stellt AnoMLP-TCP vor, ein leichtgewichtiges, anomaliebewusstes Multilayer-Perzeptron, das eine bei der Priorisierung von Testfällen vergleichbare Effektivität wie das komplexere AnoLSTM-TCP-Modell erreicht und gleichzeitig die Anzahl der Parameter sowie die Trainingszeit signifikant reduziert.

MUSA ISYAKU, Abdulsalam Ya'u Gital, Haruna Chiroma2026-09-29
💻 Informatik

Multi-output pairwise computation in a shared finite-relaxation neural medium: two synthetic benchmarks

Diese Arbeit evaluiert ein gemeinsames neuronales Medium mit endlicher Relaxation auf zwei synthetischen Benchmarks für mehrdimensionale paarweise Berechnungen und stellt fest, dass das System zwar quadratische Berechnungen an fester Position durchführen kann, es jedoch versäumt, Ressourcen-Vorteile aufzuzeigen oder die Genauigkeit unabhängiger oder spezialisierter Modelle wie Fourier-Neural-Operatoren zu erreichen.

DeKun Yang2026-09-29
💻 Informatik

Optimizing Journal Selection in Computer Science: A Hybrid Framework Integrating TF-IDF, GloVe, and Sentence-BERT

Diese Studie schlägt ein hybrides Framework vor, das TF-IDF, GloVe und Sentence-BERT integriert, um die Schwankungen des Journal-Rankings in der Informatik zu analysieren und Strategien zur Auswahl von Journalen zu optimieren, indem Forschungsthemen unabhängig von linguistischen Variationen effektiv den entsprechenden Q1–Q4-Publikationen zugeordnet werden.

Trinh Quang Minh2026-09-29
💻 Informatik

The Collateral Damage Trap: Understanding UPGen and Proteus for Censorship Evasion

Diese Arbeit evaluiert die Zensurumgehungssysteme UPGen und Proteus und zeigt auf, dass obgleich UPGen's „Collateral Damage Trap“ theoretisch eine Blockierung ohne massiven Kollateralschaden verhindert, die experimentelle Reproduktion zeigt, dass öffentlich verfügbare Artefakte diese Resistenz nicht erreichen, da Standard-Klassifikatoren deren Traffic zuverlässig von gutartigen Protokollen unterscheiden können.

Lakshit Singh Bisht2026-09-29✓ Author reviewed ⓘ
💻 Informatik

Fine-Grained Symptom-Aware Arabic Mental Health Disorder Classification Using MentalMARBERT

Diese Studie stellt ein neuartiges, zweistufiges, symptomorientiertes Framework vor, das MentalMARBERT und eine auf der DSM-5-TR basierende Maskierung nutzt, um eine erstklassige feingliedrige Klassifizierung von fünf arabischen psychischen Störungen sowie eine signifikante Verbesserung der Symptomextraktion zu erreichen und damit die Einschränkungen bisheriger binärer Detektionsansätze zu adressieren.

Fatimah Almalki, Areej Alhothali, Lulwah Alharigy2026-09-29