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3854 Arbeiten

💻 Informatik

Design of YOLOv8-SLAM Robot Path Planning Method for Outdoor Complex Environments

Dieses Paper schlägt ein integriertes YOLOv8-SLAM-Framework für mobile Außenroboter vor, das die Detektion kleiner Ziele verbessert, dynamische Interferenzen in der visuellen SLAM eliminiert und die globale-zu-lokale Pfadplanung durch einen hybriden Ameisenkolonie- und Dynamic-Window-Ansatz optimiert, was zu einer signifikant verbesserten Wahrnehmungsgenauigkeit, Trajektorienschätzung und Navigationserfolgsrate in komplexen Umgebungen führt.

Zhang Tingting, Xie Qiang2026-09-25
💻 Informatik

Knowledge Mapping and Frontier Analysis of Artificial Intelligence Applications in Mental Health Interventions: A CiteSpace‑Based Bibliometric Analysis

Diese auf CiteSpace basierende bibliometrische Analyse von 1.685 Web of Science-Artikeln offenbart einen starken Anstieg der Forschung zu KI-gestützten Interventionen im Bereich der psychischen Gesundheit seit 2023, hebt wesentliche Beiträge aus China und den USA hervor und identifiziert aktuelle Schwerpunkte bei großen Sprachmodellen sowie ethischen Herausforderungen neben einem kritischen Bedarf an standardisierter klinischer Translation und multinationaler Zusammenarbeit.

Yaxin Xiao, Pan Su, Yujun Lian, Pei Zhou, Lihua Jin2026-09-25
💻 Informatik

Explainable artificial intelligence in interface design influences user outcomes and cybersecurity literacy

Diese Studie zeigt, dass die Integration von erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) in Interface-Design-Tools die Nutzerergebnisse, einschließlich kreativem Selbstvertrauen, wahrgenommener Lernfähigkeit, Vertrauen, Autonomie und Benutzerfreundlichkeit, bei UI-Design-Aufgaben signifikant verbessert, was darauf hindeutet, dass XAI das kritische Engagement mit KI-Empfehlungen fördert, während gleichzeitig die Notwendigkeit zukünftiger Forschung hervorgehoben wird, um deren Auswirkungen auf Verhaltensweisen im Bereich der Cybersicherheits- und Datenschutzkompetenz direkt zu messen.

Ahmed Al-sa'di, Mahmoud Al-Sarayreh, Esraa Ahmad2026-09-25
💻 Informatik

Right-to-Sell Verification for Industrial Supply Chains via DKIM and Zero-Knowledge Proof on a Public Blockchain

Dieses Paper schlägt ein tragbares, datenschutzwahrendes industrielles Blockchain-System vor, das DKIM-signierte E-Mails und Zero-Knowledge-Proofs nutzt, um das Recht eines Wiederverkäufers zu verifizieren, Produkte über Marktplätze und Grenzen hinweg zu verkaufen, ohne eine Plattformintegration, spezialisierte Hardware oder die Offenlegung sensibler Handelsverläufe zu erfordern.

Shinsaku Ashizawa2026-09-25
💻 Informatik

Automated Dimensional Verification of Textile Cuts Using Improved U-Net and ResUnet Models

Diese Studie präsentiert ein vollautomatisches, skalierbares System zur millimetergenauen Dimensionsverifizierung von Textilschnitten, das verbesserte U-Net- und ResUnet-Modelle mit einer zusammengesetzten Verlustfunktion sowie einem adaptiven Selektionsmechanismus nutzt, um die Herausforderungen der Stoffdeformation zu bewältigen und konventionelle manuelle sowie festarchitektonische Messmethoden zu übertreffen.

Robert Falcon, Marcelo Barrionuevo, Carlos H. Inga Espinoza2026-09-25
💻 Informatik

Separating AI-assisted authoring from governed execution through specification-driven composition A design framework and industrial experience report for explainable automation in regulated data transformation

Dieses Paper schlägt ein spezifikationsgesteuertes Kompositions-Framework vor, das den sicheren Einsatz von KI in regulierten Daten-Workflows ermöglicht, indem es die KI-gestützte Erstellung von der kontrollierten Ausführung trennt und sicherstellt, dass nur validierte, versionierte und vollständig rückverfolgbare Artefakte komponiert und ausgeführt werden.

Rostislav Markov2026-09-25
💻 Informatik

ScaleCal: Scale-Aware Confidence Calibration for Small Language Models

ScaleCal ist ein trainingsfreies Framework, das die Degradation von Konfidenzsignalen in kleinen Sprachmodellen adressiert, indem es temperaturkalibrierte, auf Logits basierende Signale mit selektiver semantischer Konsistenz-Stichprobenziehung kombiniert und dadurch den Kalibrierungsfehler sowie die Fehlererkennung signifikant verbessert, während gleichzeitig niedrige Rechenkosten beibehalten werden.

Wei Chen2026-09-25
💻 Informatik

Rethinking Learning with Noisy Labels: A CriticalReview of Structured Supervision, RepresentationDynamics, and Robust-Learning Pipelines

Diese kritische narrative Übersicht definiert das Lernen mit verrauschten Labels neu, indem sie über Annahmen über zufällige Fehler hinausgeht, um strukturierte Überwachungs-Fehlanpassungen, Repräsentationsdynamiken und robuste Pipelines zu analysieren und letztlich Rauschannahmen mit Risikokorrektur- und Evaluierungsprotokollen verbindet, um Herausforderungen in modernen Foundation-Model- und Open-World-Ökosystemen zu adressieren.

Wenxiao Fan, Kan Li2026-09-25