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2363 Arbeiten

💻 computer science

CLEM: A Behavior-Centric Software Quality Measurement Framework for Structural Change Monitoring

Dieses Paper stellt CLEM vor, ein verhaltenszentriertes Software-Qualitätsframework, das die Absorption struktureller Änderungen durch Versionskontroll-Heuristiken misst, um Entwicklungsaktivitäten zu klassifizieren und neutrale oder kontextgewichtete Metriken zu generieren, wobei es seine Fähigkeit demonstriert, strukturelle Muster über diverse Repositories hinweg zu unterscheiden, während es gleichzeitig eine begrenzte Korrelation mit der Defektprognose aufzeigt.

Qunhui Zhang, Jianguo Yao, Yifan Zhang2026-08-10
💻 computer science

Extracting and Coding Digital Sustainability Data using Text Mining and AI: A Design Science Approach

Diese Studie verwendet einen Design-Science-Ansatz zur Entwicklung und Validierung semiautomatischer Artefakte, die Text Mining, ein spezialisiertes Wörterbuch und generative KI-Prompts kombinieren, welche die Effizienz und Skalierbarkeit der Extraktion und Kodierung digitaler Nachhaltigkeitsdaten aus Textquellen signifikant steigern, während gleichzeitig eine hohe Übereinstimmung mit der manuellen Kodierung durch Experten beibehalten wird.

Thomas Abraham, Viet Dao, Nesreen El-Rayes2026-08-08
💻 computer science

Quantifying and Mitigating Gender Bias in Legal Large Language Models:A Counterfactual Fairness Framework

Diese Arbeit prüft rechtliche große Sprachmodelle auf geschlechtsspezifische Voreingenommenheit bei den Berechnungen von Entschädigungen für unrechtmäßige Kündigungen in China und zeigt auf, dass kontrafaktische Instabilität statt einer richtungsgebundenen Voreingenommenheit die primäre Fehlerquelle darstellt, und schlägt zwei effektive Abhilfemaßnahmen vor – kontrafaktische symmetrische Kalibrierung und fairnessbeschränkte Feinabstimmung –, um diese Fehler durch die Adressierung fehlenden Formelwissens zu mildern.

Yikuan Feng, Xiao Li2026-08-07
💻 computer science

A Disparity-Gated Vision-Language Prior for Metric Scale in Monocular Visual Odometry

Dieses Paper führt C3 ein, einen durch Disparität gesteuerten Vision-Language-Prior, der VLM-berichtete Distanzen mit der Einheits-Baseline-Triangulation eines verfolgten semantischen Ankers kombiniert, um eine partielle metrische Skalenwiederherstellung in der monokularen visuellen Odometrie zu erreichen, wobei eine verbesserte Leistung gegenüber anderen Nicht-Ground-Truth-Priors auf KITTI-Sequenzen demonstriert und spezifische Bedingungen für die Zuverlässigkeit hervorgehoben werden.

Alireza Ghasemieh, Rasha Kashef2026-08-07
💻 computer science

AI Mentoring in Entrepreneurship Education and Early-Stage Ventures: Design Architectures and Evaluation Gaps

Diese systematische Literaturübersicht von 25 Studien offenbart, dass die meisten KI-Mentoring-Tools für das Unternehmertum auf unbegründeten konversationellen Heuristiken beruhen und es an persistentem Gedächtnis mangelt, was eine „Falle der kognitiven Entlastung“ (cognitive offloading trap) schafft, in der hohe Nutzerzufriedenheit mit vermindertem kritischem Denken und ungemessener kognitiver Entwicklung korreliert.

Carlos Isaacs, Maria Elizete Kunkel, Luiz Galvão Martins, Jefferson Molleri, Erkko Autio2026-08-07
💻 computer science

A Weakly Supervised Pre-processing Pipeline for Multi-Modal Image Pair Generation for Image Registration

Diese Arbeit präsentiert eine schwach überwachte Vorverarbeitungspipeline, die Template-Matching und landmarkenbasierte Pixelgrößenkalibrierung nutzt, um aus disparaten Elektronen- und Lichtmikroskopie-Modalitäten ausgerichtete Bildpaare zu generieren und dadurch eine präzise multimodale Bildregistrierung sowie nachfolgende Analysen zu erleichtern.

Daksh Daksh, Anke Kaltbeitzel, Gunnar Glaßer, Katharina Landfester, Ingo Lieberwirth2026-08-07
💻 computer science

A Hybrid Deep Reinforcement Learning Methodology for Wearable Fall Detection Integrating Temporal Convolutional Networks Transformer and Soft Actor-Critic

Dieses Paper schlägt ein neuartiges hybrides Deep-Reinforcement-Learning-Framework vor, das Temporal Convolutional Networks, Transformer-Encoder und Soft Actor-Critic integriert, um eine hochmoderne, datenschutzwahrende Sturzerkennung für Wearables mit einer Genauigkeit von 99,0 % und hoher Einsetzbarkeit auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten zu erreichen.

samireh mahmudnezhad, Amin Babazadeh Sangar, Kambiz Majidzadeh2026-08-07
💻 computer science

Data-Environment Coverage and the Path from Narrow to General AI:A Cyber-Physical-Social-ThinkingSurvey

Dieses Papier argumentiert, dass die anhaltenden Einschränkungen der aktuellen KI in den Bereichen kausales Denken, soziale Kognition und symbolische Komposition auf einen Mangel an diversen Datenumgebungen zurückzuführen sind statt auf eine unzureichende Skalierung, wobei durch eine Untersuchung von achtzig Systemen dargelegt wird, dass die Integration von Signalen aus physischen, sozialen und Denkräumen essenziell ist, um den Übergang von der engen Mustererkennung zur allgemeinen Intelligenz zu vollziehen.

yi peng, Huansheng Ning, Jianguo Ding2026-08-07
💻 computer science

CAMNet: A Deep Learning Cross-Attention Multi-Stream Network for Robust Audio-Visual Deepfake Detection

Dieses Paper stellt CAMNet vor, ein robustes Deep-Learning-Framework, das eine Cross-Attention-Multi-Stream-Architektur nutzt, um fortschrittliche Audio- und visuelle Analysetechniken zu integrieren und dadurch eine überlegene Genauigkeit bei der Deepfake-Erkennung zu erreichen, indem es modalitätsspezifische Merkmale sowie kreuzmodale Inkonsistenzen über Benchmark-Datensätze hinweg identifiziert.

Thirumaleshwari Devi Battula, Rajkumar Rajasekaran2026-08-07