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💻 Informatik

YOLO-RCD: A Lightweight Pavement Damage Detector Validated by Controlled Multi-Seed Reproduction and Measured Edge Deployment

Dieses Paper stellt YOLO-RCD vor, einen leichtgewichtigen Detektor für Straßenschäden, der im Vergleich zu aktuellen State-of-the-Art-Baselines eine überlegene Genauigkeit und Energieeffizienz auf Edge-Hardware erreicht, validiert durch ein strenges Multi-Seed-Kontrollprotokoll und verbessert durch Test-Time-Augmentation, um die Kosten des Zero-Shot-Transfers zu mildern.

Aihemaitijiang Tuerhong, Shuo Wang, Aximu Yuemaier, Xiaopeng Gu, Jie Liu, Naman Maimaiti2026-09-23
💻 Informatik

Do Option-Elimination Logs Improve Student Models? A Preregistered Negative Result on EdNet-KT4

Diese vorregistrierte Studie zum EdNet-KT4-Datensatz kommt zu dem Schluss, dass das Hinzufügen von Protokollen zur Ausschlussoptionen-Eliminierung zu den Studentenmodellen keine statistisch signifikante Verbesserung bei der Vorhersage der Korrektheit oder der Rangfolge des Vorlesungskonsums liefert, wodurch sie gegen deren Einbeziehung in die evaluierten Modelle argumentiert.

Brahim ES-SABERY, Abdelkader Moumane, Mohamed Ouhda, Mohamed Baslam2026-09-23
💻 Informatik

An Inter-variable Relationship-Aware Mixture-of-Experts Model for Stock Closing-Price Prediction

Das Papier schlägt IR-MoE vor, einen Inter-variable Relationship-Aware Mixture-of-Experts Transformer, der explizit dynamische Abhängigkeiten zwischen Handelsvariablen modelliert und ein sparsames Routing mit einer aktienweisen Shuffled-Training-Strategie einsetzt, um überlegene Prognosegenauigkeit und Zero-Shot-Generalisierung über diverse globale Aktienmärkte hinweg zu erreichen.

Zhenjiang Chen, Bin Liu, Pei-Gen Ye, Yang Lv, Jun Zheng2026-09-23
💻 Informatik

ECFNet: Enhanced Cross-modal Fusion Network for RGB-D Salient Object Detection

Dieses Paper schlägt ECFNet vor, ein auf dem Swin Transformer basierendes Framework für die RGB-D-saliente-Objekterkennung, das die Leistung durch die Erhaltung modalitätsspezifischer Merkmale mittels kollaborativer Interaktionsmechanismen, einschließlich Cross-Gated Residual Fusion, Prediction-Guided Progressive Aggregation, Gated Skip Connections und Edge-Refinement-Modulen, steigert und dabei Spitzenleistungen über acht Benchmark-Datensätze hinweg erzielt.

Mengjun Song, Jinggong Wei2026-09-23
💻 Informatik

TetraFence: Re-Auditable Mobile Field Evidence with Immutable Location Anchoring

TetraFence ist eine Produktionspipeline für handelsübliche Smartphones, die re-auditierbare mobile Beweismittel im Feld sicherstellt, indem sie die Bildakquisition an den Gerätekontext bindet und Rohdaten auf einem Permissioned-Ethereum-Ledger verankert, wodurch eine hohe Klassifizierungsübereinstimmung zwischen Off-Chain- und On-Chain-Implementierungen erreicht wird, während gleichzeitig die Notwendigkeit der Versionsbindung hervorgehoben wird, um retrospektive Fehlklassifizierungen zu verhindern.

Duy-Quan Nguyen2026-09-23
💻 Informatik

Reactive Replanning Using a Target-State-Driven Strategy for Heterogeneous Multi-Robot Systems under Counting LTL Constraints

Dieses Paper schlägt TRRS vor, eine zielzustandsgesteuerte reaktive Replanungsstrategie, die eine Moving-Horizon-Mixed-Integer-Linear-Programming-Formulierung nutzt, um Positionsverschiebungen und Prioritätsaktualisierungen in heterogenen Multi-Roboter-Systemen unter Zähl-LTL-Constraints dynamisch zu handhaben, wobei durch Simulationen und physische Experimente eine überlegene Leistung gegenüber statischen und gierigen Baselines nachgewiesen wird.

Ting Jiao, Mengge Wang, Yuwei Wang, Rong Zhang, Huanrong Ren2026-09-23
💻 Informatik

When Synthetic Diffusion-Control Gains Fail to Transfer: Controlled and Observed-Cascade Evaluation of a Risk-Gated Graph-Attention Policy

Diese Arbeit demonstriert, dass die SCFCE-R risk-gated Policy, obwohl sie in synthetischen Netzwerksimulationen zur Eindämmung schädlicher Informationen effektiv ist, ohne erneutes Training katastrophal bei der Übertragung auf reale Twitter-Gerüchte-Kaskaden versagt, womit bewiesen wird, dass eine starke Leistung in kontrollierten Netzwerken keine Einsatzbereitschaft garantiert.

Agasthya Anirudh Badampudi2026-09-23
💻 Informatik

TOMAgent: Budget-Aware Test Opportunity Modeling for Reliability-Oriented Multi-Agent Unit Test Generation

Dieses Paper stellt TOMAgent vor, ein budgetbewusstes Multi-Agenten-Framework, das die Generierung von Unit-Tests optimiert, indem es die Zielauswahl als ein Problem des Grenznutzens modelliert, dabei eine Erfolgsrate der Fehlererkennung von 40 % auf den Defects4J-Benchmarks erreicht – was die gleichmäßigen und abdeckungsorientierten Baselines signifikant übertrifft – während gleichzeitig wettbewerbsfähige Mutations-Scores und Token-Effizienz beibehalten werden.

Yunyu Fang2026-09-23
💻 Informatik

Insulator Defect Detection Based on Multi-Scale Perception and Context-Guided Feature Aggregation

Um den Herausforderungen durch Skalenvariation, schwache Texturen und Hintergrundähnlichkeit bei der Defekterkennung von Isolatoren mittels UAVs zu begegnen, schlägt diese Arbeit das Scale-Aware Context Aggregation Network (SACANet) vor, welches skalenbewusste Rezeptivfeld-Aggregation, vierstufige bidirektionale Merkmalsverfeinerung und räumlich ausgerichtete Multi-Skalen-Prädiktion integriert, um eine State-of-the-Art-Leistung auf dem FLOWID-Datensatz zu erzielen.

Dongqi Zhang, Xiaoxia Liu, Zainura Idrus, Shuai Liu2026-09-23
💻 Informatik

Evidence aware multimodal auditing of museum image metadata consistency

Dieses Paper führt einen evidenzbewussten, herkunftskontrollierten Benchmark unter Verwendung von 295 Lackwaren-Objekten aus dem National Palace Museum Taipeh ein, um die Konsistenz der Bildmetadaten von Museen gegenüber visuellen Belegen zu prüfen, wobei signifikante Lücken in den aktuellen automatisierten und menschlichen Bewertungsfähigkeiten aufgedeckt werden und die Notwendigkeit hervorgehoben wird, evidenzielle Hinlänglichkeit und fachspezifische Unsicherheit in zukünftigen Metadaten-Audit-Systemen explizit zu modellieren.

Peng Yue, Jia Hou, Xiao Zhang2026-09-23