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💻 Informatik

Digital-Twin-Coordinated Predictive Resource Management in 6G Cellular-Edge Networks Using Spatio-Temporal Graph Learning and Federated Reinforcement Learning

Dieses Paper schlägt DT-STGNN-FedRL vor, ein durch digitale Zwillinge koordiniertes Framework, das räumlich-zeitliches Graphlernen zur prädiktiven Ressourcenprognose mit föderiertem Reinforcement Learning integriert, um ein proaktives, verteiltes Multi-Ressourcen-Management in 6G-Zell-Edge-Netzwerken zu erreichen, wodurch die Latenz und SLA-Verletzungen signifikant reduziert sowie der Durchsatz und die Effizienz verbessert werden.

Mozhgan Gholami, Nahideh Derakhshanfard, Ali Ghaffari, Saeed Rasouli Heikalabad2026-09-24
💻 Informatik

When Lifts Predict Lifts: Leakage-Controlled Strength Prediction and a Closed-Form Leakage Diagnostic

Diese Arbeit legt offen, wie Machine-Learning-Modelle zur Vorhersage der Maximalgewichte von Athleten aufgrund von Concurrent-Lift-Data-Leakage unter einer signifikanten Genauigkeitsinflation leiden, und schlägt ein geschlossenes diagnostisches Verfahren vor, um die Schwere dieses Leakage zu quantifizieren, sowie ein kosteneffizientes generatives Modell, das kalibrierte, physiologisch konsistente Vorhersagen liefert, ohne auf Daten von Geschwister-Lifts angewiesen zu sein.

Yasin Alipour, Reza Pourgholi2026-09-24
💻 Informatik

Feature Fusion Based Deep Learning Framework for Brain Tumor Classification

Dieses Paper schlägt ein erklärbares hybrides Deep-Learning-Framework vor, das Merkmale aus sechs vortrainierten CNN-Modellen fusioniert, um eine Genauigkeit von 97,87 % bei der Klassifizierung von sieben Gehirntumorkategorien zu erreichen, was durch visuelle Erklärungstechniken und externe Tests validiert wurde.

Bilal Sikander, Faran Mushtaq, Ayesha Zeb, Kanwal Naveed, Muhammad Osama Ali, Umar Shahbaz Khan2026-09-24
💻 Informatik

Clinical explainable AI evaluations prioritize trust over effective human oversight: a scoping review

Diese Scoping Review von 49 klinischen XAI-Studien zeigt, dass Evaluationen überwiegend Nutzervertrauen und Wahrnehmungen gegenüber kritischen Aufsichtskapazitäten wie der Erkennung von Fehlern und Bias priorisieren, wobei sie stark auf nicht validierten Maßen basieren und selten die Leistung in eingesetzten Systemen bewerten.

Nicolas Frey, Louis Agha-Mir-Salim, Linn Renner, Stefan Haufe, Lily Voge, Felix Balzer2026-09-24
💻 Informatik

Higher-order Rumor Propagation Dynamics in Hypergraph Networks with Hyperedge Selection and Information Overload

Dieses Paper schlägt ein Hyper-ISDR-Modell auf Hypergraphen-Netzwerken vor, das Interaktionen auf Gruppenebene, Strategien zur Hyperkanten-Selektion und Informationsüberlastung integriert, um die kompetitiven Dynamiken der Verbreitung von Gerüchten und deren Widerlegung zu analysieren, wobei Stabilitätsschwellenwerte und Kriterien für stochastische Persistenz abgeleitet werden, die durch Simulationen und empirische Daten validiert werden.

Lixiang Liu, Hongxing Han, Xiaokun Wu, Keke Shang, Shanshan Chen2026-09-24
💻 Informatik

Instrument Effects in the Measured Lifetime of Malicious Domains: A Two-Instrument Decomposition by Cause

Diese Arbeit analysiert 122.458 bösartige Domains, um zu zeigen, dass die gemessenen Lebensdauern durch die beobachtende Quelle signifikant verzerrt werden, was offenlegt, dass Feed-basierte Schätzungen Todesfälle im Vergleich zu Registrierungsdatensätzen um 55,06 % überbewerten, primär aufgrund von nicht beobachtbarer Betreiberaufgabe, wodurch eine Zwei-Instrumente-Zerlegung notwendig wird, um die Ursachen des Domain-Exits präzise zuzuschreiben.

Düzgün Küçük, Fatih Ertam2026-09-24
💻 Informatik

YOLO-MAG: An edge-preserving and bilateral dual-gated YOLO11 network for small object detection in UAV aerial imagery

Das Papier schlägt YOLO-MAG vor, ein erweitertes, auf YOLO11 basierendes Netzwerk, das kantenerhaltende Module, hybride Aufmerksamkeitsmechanismen und eine bilaterale dual-gated Fusionspyramide umfasst, was die Genauigkeit der Erkennung kleiner Objekte sowie die Echtzeitleistung in UAV-Luftbildern signifikant verbessert, indem Herausforderungen wie niedrige Auflösungen und komplexe Hintergründe gemildert werden.

Ruiqing Zhang, Hongtian Zhang, Tiezhu Li2026-09-24
💻 Informatik

Certified-Robust Multi-Objective UAV Routing for Military Resupply under Nonlinear Energy Dynamics: An Adaptive Physics-Informed Approach

Dieses Paper schlägt Adaptive PINN vor, ein physikinformiertes neuronales Netzwerk-Framework mit einer zertifizierten Reparaturschicht, um ein tri-objektives robustes militärisches UAV-Routing-Problem zu lösen, das den nichtlinearen Batterieverbrauch gemäß dem Peukertschen Gesetz und mehrere Unsicherheitsquellen berücksichtigt.

Karim Benalia, Karim Beddek, Melissa Mansouri, Brahim Oukacha2026-09-24
💻 Informatik

LGM-Net: Morphology-Guided Multi-scale Representation Learning for Stellera chamaejasme Detection in Complex Grasslands

Dieses Paper schlägt LGM-Net vor, einen morphologiegestützten, auf YOLOv12n basierenden Detektor, der die neuartigen Module LESE, GSSPAN und MGDHead nutzt, um Herausforderungen wie Skalenvariation und schwache Konturen effektiv zu bewältigen und dabei eine überlegene Genauigkeit sowie Echtzeitleistung bei der Detektion des giftigen Unkrauts *Stellera chamaejasme* in komplexen Graslandschaften zu erreichen.

Siyuan Wang, Futao Yan, Zhijie Fan, Lijun Feng, Yuqi Wu, Qiangqiang Yao, Dedong Gao, Ying Zhang2026-09-24