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BoneNet: A Multimodal Deep Learning Framework with Dual-Modality Explainability for Automated Peri-Implant Bone Loss Detection and Severity Grading

Diese Studie stellt BoneNet vor, ein multimodales Deep-Learning-Framework, das ein YOLOv8m-Backbone mit dilatierten Residual-Attention-Blöcken und Tabular-Data-Fusion integriert, um eine hochpräzise automatisierte Detektion, Schweregrad-Einstufung und erklärbare Tiefenschätzung des periimplantären Knochenverlusts zu erreichen und gleichzeitig Leistungsbeschränkungen in schweren Fällen transparent zu identifizieren.

Muralidhar Billa, Merin Thomas, Vidya M J2026-07-27

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Implementation and evaluation of space-efficient traversal algorithms on succinct de Bruijn graphs

Diese Arbeit präsentiert die erste Implementierung und Evaluierung von platzeffizienten BFS- und DFS-Traversierungsalgorithmen auf sukzinten de-Bruijn-Graphen, was eine signifikante Reduktion des Hilsspeichers (bis zu 11×) und des gesamten Speicherbedarfs (bis zu 2,36×) auf einem Graphen mit 800 Millionen Kanten demonstriert.

Fikrat Talibli2026-07-27

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The Game Changer: The Role of Persuasive Socially Assistive Robots in the Sustained Engagement and Motivation of Older Adults in a Cognitive Activity

Diese Arbeit präsentiert eine einmonatige Längsschnittstudie, die zeigt, dass sowohl persuasive als auch instruktive Roboterverhaltensweisen das Engagement älterer Menschen bei kognitiven Aktivitäten aufrechterhalten, wobei ein persuasiver Interaktionsstil effektiver darin ist, positive Reaktionen und emotionale Bindung zu fördern, was darauf hindeutet, dass ein hybrider Ansatz die langfristige Motivation am besten unterstützen kann.

Cristina Getson, Goldie Nejat2026-07-27

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Construction Method of Cyberspace Coordinate System Model Based on Topological Structure

Dieses Paper schlägt ein Cyberspace Topological Coordinate System (CTCS)-Modell und ein entsprechendes 3D-Framework vor, die logische, informationelle und soziale Beziehungen nutzen, um komplexe Netzwerkstrukturen effektiv zu visualisieren und zu analysieren, wobei sie traditionelle Methoden durch die Integration diverser Datentypen und die Offenlegung von Knotenattributen sowie Ausbreitungspfaden übertreffen.

kai qi, xiaofei hu, yang zhou, heng zhang, qingxiang li, shihao shi, shibo song2026-07-27

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Evaluating the human factor in cybersecurity threats (a Systematic Literature Review)

Diese systematische Literaturübersicht synthetisiert Forschungsergebnisse von 2010 bis 2026, um aufzuzeigen, dass Cybersicherheitsvorfälle aus dem komplexen Zusammenspiel kognitiver, sozialer und organisationaler Faktoren resultieren, statt aus isolierten Benutzerfehlern, und schlägt letztlich einen integrativen, menschzentrierten Rahmen vor, um diese Schwachstellen zu adressieren.

Alaa Abuiteiwi, Santiago Escobar2026-07-27

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Contactless Interaction Systems: Empirical Implementation of Gesture Control in Digital Environments with OpenCV and PyAutoGUI

Dieses Paper präsentiert ein auf Deep Learning basierendes Framework unter Verwendung von TensorFlow und MediaPipe, um eine echtzeitfähige, kontaktlose Handgestenerkennung für vielfältige Anwendungen wie Mediensteuerung, Gaming und Barrierefreiheit zu ermöglichen, die eine präzise und kosteneffiziente Alternative zu traditionellen Eingabegeräten bietet.

Aditi Kambe, Rushali Deshmukh2026-07-27

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Synthetic Legal Data Generation for Saudi Family Law Courts Using Multi-Role Simulation

Dieses Paper schlägt ein Multi-Rollen-Simulations-Framework unter Verwendung von Large Language Models und Human-in-the-Loop-Validierung vor, um einen hochwertigen, durch Experten verifizierten synthetischen Datensatz von saudi-arabischen Familienrechtsfällen zu generieren, wodurch der Mangel an realen Gerichtsakten aufgrund von Datenschutzbeschränkungen effektiv überwunden wird.

Zarah Shibli, Areej Alhothali, Lulwah Alharigy2026-07-27

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Artificial Intelligence in Oral Squamous Cell Carcinoma Diagnosis: Exploring Deep Transfer Learning Strategies

Diese Studie zeigt, dass Deep Transfer Learning, insbesondere unter Verwendung der Modelle EfficientNetB7 und ResNet50, die durch Datenaugmentation und Kreuzvalidierung optimiert wurden, eine hochpräzise Klassifizierung von histologischen Bildern des oralen Plattenepithelkarzinoms erreicht und somit eine vielversprechende Lösung zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit sowie zur Adressierung der Variabilität zwischen Pathologen bietet.

Soussan Irani, Alireza Fallahi, Arash Dehghan, Seied Parsa Saleh, Hassan Khotanlou, Hamed Ghadimi2026-07-25

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Toward Understanding AI Adoption in the Global South: An Empirical Study of Creative Practitioners' Experiences in Iran

Diese empirische Studie untersucht die Erfahrungen kreativer Praktiker in Iran mit generativer KI und zeigt auf, wie geopolitische Zwänge und technische Limitationen deren Nutzung durch dominante mentale Modelle der Regie, kompensatorische Arbeit und das Entstehen einer Bottom-up-„Folk Ethics“ zur Bewältigung systemischer Ungleichheiten prägen.

Farzaneh Hosseinian, Iman Sheikhansari2026-07-25

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Hardening vibe-coded web applications with an automated security-audit skill: a controlled comparison of two builds of the same app

Diese Arbeit zeigt auf, dass die Integration einer automatisierten Sicherheitsaudit-Fähigkeit in den „Vibe Coding“-Prozess die Sicherheit KI-generierter Webanwendungen drastisch verbessert, indem sie das ungemilderte Risiko um 99 % reduziert und alle hochgradig schwerwiegenden Schwachstellen in einem kontrollierten Vergleich zweier Builds desselben E-Commerce-Demos eliminiert.

Piyush Omanwar2026-07-25

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