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3881 Arbeiten

💻 Informatik

Fixing Abstention with Token Probability: A Budget-Matched Causal Test Across Four Small Open-Weight Models

Diese Arbeit zeigt auf, dass der Ersatz von verbalisierter Konfidenz durch eine budgetangepasste Token-Wahrscheinlichkeits-Abstentionsstrategie einen spezifischen, die Genauigkeit beeinträchtigenden Effekt im Llama3.2:1b-Modell kausal eliminiert, jedoch diesen Vorteil nicht auf andere kleine Open-Weight-Modelle generalisieren kann, was darauf hindeutet, dass solche Korrekturen modellspezifisch sind und eine fest budgetierte Abstention selbst bei verbesserter Zielgenauigkeit netto schädlich bleiben kann.

Kunal Dhanda2026-09-15
💻 Informatik

Explainable Digital Twin Modelling of Semi-Urban Community for Multidimensional Poverty Governance Intelligence

Diese Studie schlägt ein erklärbares Digital-Twin-Framework vor, das maschinelles Lernen, kontrafaktische Simulation und kostenbewusste Optimierung integriert, um die multidimensionalen Armutsdynamiken in der semistädtischen Gemeinschaft Isolu in Nigeria zu modellieren, und zeigt auf, dass gezielte, clusterspezifische Multi-Policy-Interventionen effektiver sind als einheitliche Sicherheitsnetze für eine intelligente Armutssteuerung.

Taiwo Olapeju Olaleye, Oluwasefunmi Arogundade, Taiwo David Ajayi, Oluwasegun Dada2026-09-15
💻 Informatik

From Pixels to Registers: A Multi-Modal Testing Framework for Chained Perception, Control and Firmware

Dieses Paper präsentiert ein multimodales Testframework, das die Wahrnehmung von der Steuerung entkoppelt, indem es fotorealistische Eingaben in abstrakte Strichzeichnungen und semantische Karten umwandelt, validiert durch einen neuartigen offenen Simulator, der eine schnelle Trainings-Fidelität mit einer rigorosen Register-Ebene-Firmware-Emulation verbindet, um Defekte aufzudecken, die für Standard-Simulationen unsichtbar sind.

Brent Hartshorn2026-09-15
💻 Informatik

Resample or Reroute? Recoverable Stopping Debt Without Identified Action Selection

Dieses Paper führt ein auditierbares Drei-Gate-Evaluierungsframework ein, das zeigt, dass fehlbare Verifizierer zwar durch Resampling von Modell-Stopp-Fehlern regenerieren können, aktuelle Methoden jedoch daran scheitern, die optimale Aktionswahl zwischen Resampling und Rerouting zu identifizieren, wodurch ein begrenztes Wiederherstellungspotenzial ohne Unterstützung einer vollständigen Policy-Learning-Kette etabliert wird.

Teng-Ruei Chen2026-09-15
💻 Informatik

Design and Evaluation of Reinforcement-Learning Scheduling for Multi-Stage OSAT Manufacturing: A Verified Scoping Review, Executable Benchmark, and Decision Framework for Viet Nam

Diese Studie adressiert die Lücke bei der Anwendung von Reinforcement Learning auf die OSAT-Fertigung, indem sie einen ausführbaren Benchmark und ein Entscheidungsframework entwickelt, das aufzeigt, dass adaptive Zeitplanungsstrategien gegenüber traditionellen Heuristiken selektive, objektivspezifische Vorteile bieten, anstatt einen universellen Ersatz darzustellen, und somit Manager über die Abwägungen und Anforderungen für den operativen Einsatz in Vietnam leitet.

Ngoc Huy Mai2026-09-15
💻 Informatik

Transformation-Specific Robustness Evaluation of a Machine Learning-Based Network Intrusion Detection System Under Controlled Feature Perturbations

Diese Studie bewertet die transformationsspezifische Robustheit von auf maschinellem Lernen basierenden Netzwerk-Intrusion-Detection-Systemen auf dem UNSW-NB15-Datensatz und zeigt auf, dass Modelle zwar eine unterschiedliche Sensitivität gegenüber Merkmisperturbationen aufweisen, eine TTL-bewusste Trainingskonfiguration jedoch die Leistungsdegradation unter negativen Time-to-Live-Modifikationen im Vergleich zu einer Standard-Baseline signifikant reduziert.

Mohit Tiwari, Riya Mehdiratta2026-09-15
💻 Informatik

Graph Convolutional Networks for Automated Anthropometric Measurement Estimation from Three-Dimensional Human Body Meshes

Diese Studie zeigt, dass ein Graph Convolutional Neural Network effektiv sechzehn standardisierte anthropometrische Maße direkt aus 3D-Humankörper-Meshes schätzen kann, wobei es auf synthetischen Daten eine vielversprechende Genauigkeit erreicht, während gleichzeitig die Herausforderungen der Domänenadaption bei der Anwendung auf reale Scans hervorgehoben werden.

Adepeju Opaleye2026-09-15
💻 Informatik

Eliminating False-Negative Discharges in Tuberculosis Screening: Multi-Cohort Development and Independent External Stress-Testing of an Auditable Conformal AI Safety Architecture

Dieses Paper präsentiert eine auditierbare, am Edge einsetzbare KI-Sicherheitsarchitektur, die konforme Prädiktion mit Eingabequalitätssicherung kombiniert, um autonome falsch-negative Tuberkulose-Entlassungen über diverse, ressourcenbeschränkte internationale Kohorten hinweg zu eliminieren und gleichzeitig eine hohe diagnostische Genauigkeit aufrechtzuerhalten sowie unnötige Bestätigungstests zu reduzieren.

Farrel Aditya2026-09-15