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FGD-Det: Frequency-Guided Decoupled Alignment and Asymmetric Fusion for Multispectral Object Detection

FGD-Det ist ein effizientes asymmetrisches multispektrales Objekterkennungs-Framework, das Informationsdichte-Disparitäten und räumliche Fehlausrichtungen durch ein heterogenes Dual-Stream-Backbone und eine stufenweise Fusionsstrategie mit frequenzgeführter entkoppelter Ausrichtung adressiert und dadurch eine State-of-the-Art-Leistung auf den LLVIP- und FLIR-Benchmarks bei signifikant reduziertem Rechenaufwand erzielt.

Shaowu Zhou, Zuoxuan Hu, Jian Zhang, Hao Deng, Ziyang Wang2026-08-10

💻 computer science

PR-CNN: A Multiscale Attention Relation Network for Accurate Bean Leaf Disease Image Recognition

Dieses Paper schlägt PR-CNN vor, ein Deep-Learning-Framework, das faltungsbasierte neuronale Netze, Pyramid Split Attention und ein Relation Network integriert, um eine hochgenaue und robuste Erkennung von Bohnenblattkrankheiten zu erreichen, indem es Herausforderungen wie subtile visuelle Unterschiede, komplexe Hintergründe und begrenzte Datenverfügbarkeit effektiv adressiert.

Hongyun Song, Laixiang Xu, Longguo Wu, Hao Zhao2026-08-10

💻 computer science

An novel efficient method of multi-class support vector machine with weighted multiple kernel learning

Dieses Paper schlägt AIO-MSVM-WMK vor, ein neuartiges All-in-One-Multi-Class-SVM-Framework, das gewichtetes Multi-Kernel-Learning mit Stichprobenoptimierung integriert, um eine überlegene Klassifizierungsgenauigkeit und eine signifikant reduzierte Rechenzeit bei hochdimensionalen Datensätzen zu erreichen.

Zijie Dong, Xingrui Gong, Fen Chen2026-08-10

💻 computer science

PredictStroke: A Two-Stage Modular System Combining Machine Learning Ensemble Risk Prediction and Multimodal Symptom Triage Support

PredictStroke ist ein modulares Zwei-Stufen-System, das ein Ensemble-Machine-Learning-Modell zur langfristigen Schlaganfallrisikovorhersage mit Echtzeit-Klassifikatoren auf Basis von Vision und Sprache für die akute Symptom-Triage integriert und dabei eine hohe Leistungsfähigkeit bei der Risikobewertung demonstriert, während es gleichzeitig die Durchführbarkeit unabhängiger akuter Detektionsmodule trotz niedrigerer Echtzeit-Scores validiert.

Nafisa Raisa, Ibrahim Nabid2026-08-10

💻 computer science

Training as Treatment: A Causal Framework for Machine-Learning Evaluation

Dieses Paper führt „Training as Treatment“ ein, ein kausales Framework, das Daten-Rollen-Zuweisungen und Pipeline-Entscheidungen als Interventionen modelliert, um Machine-Learning-Evaluationsmetriken unter Berücksichtigung von modellinduzierter Interferenz rigoros zu analysieren und robustere Diagnosen für Fairness, Leakage und Generalisierung zu ermöglichen.

Vikas Ramachandra2026-08-10

💻 computer science

Automatic speech recognition system for court proceedings in Ethiopia

Diese Studie schlägt ein sprecherunabhängiges Tigrigna-Spracherkennungssystem vor und evaluiert dieses auf Basis eines Hidden-Markov-Modell-Frameworks für äthiopische Gerichtsverfahren, wobei eine Wortgenauigkeit von 73,84 % mit einem kontextabhängigen akustischen Modell erreicht wurde, das auf einem benutzerdefinierten Korpus von 24 Muttersprachlern trainiert wurde.

Tedros Kebede Bidada, Dawit Teklu Weldeslasie2026-08-10

💻 computer science

Structure-Preserving Scientific Machine Learning for epidemic Forecasting : Neural ODEs vs. Universal Differential Equations for SIR Model

Diese Arbeit zeigt, dass Universelle Differentialgleichungen, welche bekannte mechanistische SIR-Strukturen mit neuronalen Netzen für unsichere Transmissionsdynamiken integrieren, rein datengetriebene Neural ODEs in Bezug auf Vorhersagegenauigkeit, Robustheit und Dateneffizienz übertreffen, insbesondere unter Bedingungen begrenzter Datenmengen und hoher Rauschanteile.

Taylan Demi̇r, Niaz Ali Shah2026-08-10

💻 computer science

Factors Influencing User Acceptance, Adoption, and Long-Term Engagement with Virtual Reality Across Application Domains: A Systematic Synthesis of Review Evidence

Diese systematische Synthese von Review-Evidenz aus den Jahren 2015 bis 2025 identifiziert zentrale Determinanten und Barrieren für die Adoption von Virtual Reality über verschiedene Bereiche hinweg und hebt die Notwendigkeit eines integrierten Rahmens hervor, der methodische Lücken schließt und kognitive, erfahrungsbasierte, physiologische sowie organisatorische Faktoren kombiniert, um ein langfristiges Nutzerengagement zu gewährleisten.

Amelia Kowalska2026-08-10

💻 computer science

Generative AI Feedback in Junior High School Artistic Creation Evaluation

Dieses Papier präsentiert ein computergestütztes multimodales Feedback-Evaluationsmodell für die Kunstpädagogik der Sekundarstufe I, das visuelle und textuelle Analysen mit Evidenzverfolgung und Lehrerüberprüfung integriert, um die Zuverlässigkeit der Bewertung signifikant zu verbessern und Fehlerraten zu senken.

Ji Wu, Di Wu, Jing Zhang, Yiming Peng2026-08-10

💻 computer science

Data Lineage as Infrastructure: Operationalizing the Translation Methodology for Trusted Data Pipelines

Dieses Paper präsentiert ein Framework, das Data Lineage als Infrastruktur für vertrauenswürdige Finanzdaten-Pipelines operationalisiert und durch den Einsatz demonstriert, dass es die Antwortzeiten bei Audits signifikant reduziert und eine maschinenverifizierbare Rückverfolgbarkeit von Datenquellen und Transformationen ermöglicht.

Jinyuan Li, Ruijie Ma, Yicheng Gu, Yulun Zhang2026-08-10

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