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3881 Arbeiten

💻 Informatik

Adaptive Context Reliance Control in Noisy Retrieval-Augmented Generation: A Systematic Literature Review

Diese systematische Literaturübersicht analysiert sechzehn Studien zur adaptiven Kontrolle der Kontextabhängigkeit in verrauschten Retrieval-Augmented-Generation-Systemen, identifiziert kritische Lücken in aktuellen rauschbewussten Memorierungsstrategien und schlägt das ACRC-Framework vor, um das interne Wissen eines LLM dynamisch gegen die Qualität der abgerufenen Evidenz abzuwägen.

Hasan Ahmad, Shujat Karim, Fakhra Kashif, Naveed Ejaz2026-09-15
💻 Informatik

SET-CNN: Stacked Ensemble of CNNs for Robust Image Embedding and Similarity Retrieval

Das Paper schlägt SET-CNN vor, ein neuartiges Framework, das DenseNet121, ResNet50 und VGG16 durch Merkmalsfusion auf Feature-Ebene und Triplet Semi-Hard Loss Optimierung integriert, um robuste Bild-Embeddings zu generieren, wobei eine Verbesserung der Retrieval-Leistung um 7,6 % gegenüber den einzelnen Modellen auf dem CIFAR-10 Datensatz erzielt wird.

Rabia Maqsood, Muhammad Omar, Safdar Ali, Rahat H. Bokhari2026-09-15
💻 Informatik

Synergizing Intelligence: A Comparative Evaluation of Machine Learning and Data Mining Techniques for Optimized Computational Analytics

Dieses Papier schlägt ein hybrides Computational-Analytics-Modell (HCAM) vor und validiert dieses, welches Data-Mining-Techniken zur Merkmalsstrukturierung mit überwachten Machine-Learning-Klassifikatoren integriert und statistisch signifikante Verbesserungen der Vorhersagegenauigkeit sowie Interpretierbarkeit gegenüber eigenständigen Methoden auf dem UCI Heart Disease Datensatz demonstriert.

Kanakam Sadhi Kumar, Arpana Bharani2026-09-15
💻 Informatik

A Retrieval-Augmented Generation Method for Industrial Documents based on Reinforcement Learning

Dieses Paper schlägt RLo-RAG vor, ein durch LoRA erweitertes, auf Reinforcement Learning basierendes Multi-Round Retrieval-Augmented Generation-Modell, das eine dynamische Belohnungsfunktion nutzt, um iterativ hochrelevante Dokumenten-Chunks abzurufen und die Retrieval-Präzision sowie die Generierungsqualität für industrielle Dokumente im Vergleich zu traditionellen RAG-Methoden signifikant zu verbessern.

Ling WeiQing, Yongqi Zhi2026-09-15
💻 Informatik

MDFR-Net: Towards Enhanced Feature Refinement for Aerial Small Object Detection

Dieses Paper schlägt MDFR-Net vor, ein neuartiges Deep-Learning-Framework, das die Detektion kleiner Objekte aus der Luft durch die Integration von Modulen zur Multi-Scale Hierarchical Attentional Fusion, zum Orientation Decoupled Feature Enhancer sowie zum Hierarchical Convolution Pooling Fusion verbessert, um effektiv Herausforderungen im Zusammenhang mit minimaler Skalierung, vielfältigen Orientierungen und komplexen Hintergrundinterferenzen zu bewältigen.

Jing Wang, Jia Su, Yanli Hou, Boning Hu2026-09-15
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An ML-Based Hybrid Task Scheduler for Classical–Quantum Computing Environments Using Real Graph-Derived Workloads

Dieses Paper präsentiert einen auf maschinellem Lernen basierenden hybriden Task-Scheduler, der die Ressourcenallokation zwischen klassischen und Quantenprozessoren unter Verwendung realer, aus Graphen abgeleiteter Workloads optimiert und eine überlegene Leistung in Bezug auf Abschlusszeit, Makespan und Durchsatz im Vergleich zu traditionellen und regelbasierten Baselines demonstriert.

Peter Nimbe, Nicodemus Songose Awarayi, Vivian Akoto-Adjepong, Faiza Umar Bawah, Patrick Kwabena Mensah, Obed Appiah, Ch (…)2026-09-15
💻 Informatik

DA-LightNet: Real-Time Rain and Haze Removal on Edge Devices

Dieses Paper schlägt DA-LightNet vor, ein leichtgewichtiges, vereinheitlichtes Deep-Learning-Netzwerk, das durch den Einsatz eines degradationsbewussten Modulationsmoduls und effizienter Faltungsblöcke Regen und Dunst in Echtzeit auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten effektiv entfernt, um eine hohe Restaurationsqualität mit geringen Rechenkosten in Einklang zu bringen.

Jianhong Li, Yan Liang, Miaoqin Yuan, Fuyu Deng, Ke Fang, Guangqiang He2026-09-14
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Context-Adaptive Emotional Speech Synthesis via Feature Control in Multi-Turn Dialogue (ChinaMM 2026)

Dieses Paper schlägt ein kontextadaptives Framework für die mehrstufige emotionale Sprachsynthese vor, das ein historisches Dialoggedächtnis sowie einen bimodalen gemeinsamen Input aus Sprachsignalen und Text nutzt, um akustische Merkmale dynamisch vorherzusagen und zu steuern, wodurch die Einschränkungen traditioneller transkriptionsbasierter Methoden überwunden werden, um natürliche und emotional kohärente Antworten zu erzielen.

Qinglan Wei, Ruiqi Xue, Long Ye, Yuan Zhang2026-09-14
💻 Informatik

GPU-Accelerated Graph-Colored Simulated Annealing for Integer Factorization

Dieses Paper präsentiert eine GPU-beschleunigte Pipeline, die die Ganzzahlfaktorisierung auf ein spärliches Ising-Modell abbildet, welches mittels graphfarbenem Simulated Annealing auf einer NVIDIA GH200 gelöst wird, wobei 128-Bit-Semiprime erfolgreich durch die Kombination von parallelen Spin-Updates mit geführten Post-Processing-Techniken faktorisiert werden.

Advith Desu, Aryan Namboodiri, Anil Prabhakar2026-09-14
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Beyond Transfer Learning: Evaluating the Trustworthiness of Pretrained GeoAI Models for Rooftop Solar PV Mapping

Diese Studie zeigt auf, dass Transfer Learning zwar die Leistungsfähigkeit vortrainierter GeoAI-Modelle für die Kartierung von Photovoltaikanlagen auf Hausdächern über verschiedene geografische Regionen hinweg signifikant verbessert, die Vorhersagegenauigkeit allein jedoch nicht ausreicht, um eine vertrauenswürdige Implementierung zu garantieren, was ein umfassendes Evaluierungsrahmenwerk erforderlich macht, das auch Robustheit, Zuverlässigkeit, Generalisierung, Transparenz und Restunsicherheit berücksichtigt.

Tahsin Hossain, Tan Yigitcanlar, Niklas Tilly, Filip Biljecki2026-09-14