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3875 Arbeiten

💻 Informatik

Bridging Explanation and Operations: A Systematic Review and Taxonomy of XAI-Enabled Cybersecurity Detection

Diese systematische Übersichtsarbeit synthetisiert die Forschung zu XAI-gestützter Cybersicherheitsdetektion von 2020 bis 2026, um kritische Lücken in der Evaluierung und Robustheit zu identifizieren, und schlägt eine multidimensionale Taxonomie sowie eine strukturierte Forschungsagenda vor, um die Entwicklung vertrauenswürdiger, operativ effektiver Verteidigungssysteme zu leiten.

Christos Smiliotopoulos, Konstantinos E. Kampourakis, Vyron Kampourakis, Georgios Kambourakis, Andreas Artemiou, Paraske (…)2026-09-15
💻 Informatik

Auditing Data Leakage Candidate Coverage and Calibration in Clinical Abbreviation Disambiguation Benchmarks

Dieses Paper führt ein auditierbares Evaluierungsprotokoll für die Disambiguierung klinischer Abkürzungen ein, das aufzeigt, wie hohe Benchmark-Genauigkeiten häufig Datenleckagen und Probleme bei der Kandidatenabdeckung verschleiern, und demonstriert, dass eine zuverlässige klinische NLP-Bewertung die getrennte Berichterstattung über Leckagerobustheit, Kandidatenunterstützung und kalibrierte Zuverlässigkeit erfordert, anstatt sich auf einen einzelnen Genauigkeitswert zu verlassen.

Tianze Yang, Qiqing Li, Jialun Wu, Xinyu Qiu2026-09-15
💻 Informatik

Image Tampering Region Localization Method Based on Pseudo Label Driver and Dynamic Multi branch Decoding

Dieses Paper schlägt eine durch Pseudo-Labels gesteuerte Methode zur Lokalisierung von Bildmanipulationen vor, die einen manipulationstyp-bewussten dynamischen Multi-Branch-Decoder nutzt, welcher heterogene forensische Spuren durch die Integration von Multiskalen-Merkmalen, Quell-Ziel-Korrespondenz-Überwachung für Copy-Move-Fälschungen und adaptive Merkmalsfusion effektiv adressiert, um eine hohe Genauigkeit und Generalisierung über diverse Datensätze hinweg zu erreichen.

Yanting Li, Xiaojian Xue, Weiyi Lin, Shouxin He2026-09-15
💻 Informatik

Resource-Aware Small-UAV Perception under Annotation and Compute Constraints

Dieses Paper schlägt eine ressourcenbewusste Wahrnehmungsstrategie zur Detektion kleiner UAVs vor und evaluiert diese, welche ein konfidenzgesteuertes Modell-Routing sowie ein nach Schwierigkeitsgrad gestuftes Replay kombiniert, um die Leistung unter gleichzeitigen Beschränkungen des Rechenaufwands während der Inferenz und des Annotationsbudgets effektiv zu optimieren.

Xufeng Zhou, Jun Li, Hua Hu, Yan Liu, Xiaodong Wang, Kebin Chen, Chao Jiang, Quantong Lv, Xuping Jiang2026-09-15
💻 Informatik

Cross-cohort evaluation of thyroid ultrasound deep learning across different outcome definitions: a duplicate-controlled benchmark

Diese Studie zeigt, dass Deep-Learning-Modelle für die Schilddrüsen-Ultraschalluntersuchung während einer intraoperativen Gewebeentnahme eine signifikant variierende Leistung über verschiedene Kohorten und Outcome-Definitionen hinweg aufweisen, was die kritische Notwendigkeit einer expliziten Berichterstattung über die Herkunft der Labels und einer vorsichtigen Interpretation von Kohorten-übergreifenden Benchmarks unterstreicht.

Behnam Kiani Kalejahi, Mohammad Javad Rajabi2026-09-15
💻 Informatik

Lightweight Prompt-Based Enhancement for Missing-Modality Multimodal Sentiment Analysis

Dieses Paper schlägt ein leichtgewichtiges, Prompt-basiertes Framework vor, das aus drei synergetischen Modulen besteht – Authentic Feature Enhancement, Reliability-Aware Fusion und Content-Guided Distribution Adapter –, um das Problem fehlender Modalitäten in der multimodalen Sentiment-Analyse effektiv zu adressieren, indem es feingliedrige Merkmale wiederherstellt, Fusionsgewichte dynamisch anpasst und Distributionsverschiebungen korrigiert.

Juan Liu, Jinping Liu, Hang Zhong, Shikang He2026-09-15
💻 Informatik

FL-GWO: A Federated Learning and Grey Wolf Optimization Framework for Blockchain-Assisted Trust Management in Decentralized IoT-Edge Systems

Dieses Paper schlägt FL-GWO vor, ein neuartiges Framework, das Federated Learning mit Grey Wolf Optimization und Blockchain-Technologie integriert, um durch die dynamische Optimierung von Vertrauensparamettern mittels Schwarmintelligenz ein datenschutzwahrendes, adaptives und robustes Vertrauensmanagement in dezentralen IoT-Edge-Systemen zu ermöglichen.

Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari, Neelu Singh, Seema Joshi2026-09-15
💻 Informatik

The invisible majority: linking a national researcher registry to OpenAlex reveals Peru's uncertified artificial intelligence workforce

Durch die Verknüpfung des peruanischen nationalen Register für Forscher (RENACYT) mit OpenAlex zeigt diese Studie auf, dass die zertifizierte Fachkräftebasis für Künstliche Intelligenz des Landes nur ein Viertel ihrer tatsächlichen KI-Autoren erfasst, was eine signifikant größere unzertifizierte Mehrheit offenlegt und regionale sowie geschlechtsspezifische Disparitäten in der Zertifizierung trotz hoher Produktivität außerhalb der Hauptstadt hervorhebt.

Milton Vladimir Mamani Calisaya, Charles Ignacio Mendoza Mollocondo, Erardo Espinoza Coaquira, Jesus Pari Flores, Sandra (…)2026-09-15
💻 Informatik

Microservice Root Cause Localization Based on Bi-Variate Graph Variational Autoencoder with Counterfactual-Inspired Recovery Scoring

Dieses Paper schlägt BVC-RCA vor, ein Modell zur Lokalisierung der Ursachen in Microservices, das einen parameter-erweiterten heterogenen Trace-Log-Graphen, einen bivariaten Graph-Variational-Autoencoder und einen von Counterfactuals inspirierten Recovery-Scoring-Mechanismus integriert, um durch die Vereinigung von Multi-Source-Observability-Daten und die Messung von Knoten-Level-Recovery-Beiträgen effektiv echte Ursachen von kaskadierenden Opfern zu unterscheiden.

Jian Feng, Jiang Zheng, Haizheng Duan, Jiawei Liu2026-09-15
💻 Informatik

Human Fall Detection Using Deep Learning Methods: A Multimodal Audio-Video Approach

Diese Studie schlägt ein multimodales Deep-Learning-Framework vor, das Audio- und Video-Merkmale mittels Decision-Level-Stacking fusioniert, um eine Genauigkeit von 98 % bei der menschlichen Sturzerkennung zu erreichen, was Einzelmodalitätsmodelle und andere Fusionsstrategien signifikant übertrifft.

Hamid Ghous, Qandeel Asghar, Numan Asghar, Syed Adil Hussain Shah, Syed Taimoor Hussain Shah, Marco Agostino Deriu2026-09-15