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3883 Arbeiten

💻 Informatik

Agentic AI-Based Predictive Security and Resilience Framework for SSL/TLS and Encrypted Traffic Infrastructure in Cloud-Native Environments

Dieses Paper stellt AAPS-TLS vor, ein Open-Source-Multi-Agenten-KI-Framework, das LLM-gestütztete Schlussfolgerungen und Reinforcement Learning nutzt, um durch rigorose reproduzierbare Simulationen und indikative Produktionspiloten validiert ein nahezu perfektes prädiktives Zertifikatsmanagement, die Erkennung von Anomalien im verschlüsselten Datenverkehr sowie die automatisierte Richtlinienkonformität für SSL/TLS-Infrastrukturen in Cloud-Native-Umgebungen zu erreichen.

Pushpjeet Shrivastava, Vishnu Gatla, Syam Dondapati, Srikanth Raju Uppalapati2026-09-14
💻 Informatik

A Hybrid Two-Tier Continuous Authentication Framework with a Security-First Calibration Strategy for Zero-Trust Web Deployments

Dieses Paper präsentiert ALJ, ein hybrides zweistufiges Framework zur kontinuierlichen Authentifizierung für Zero-Trust-Web-Deployments, das Proxy-Modelle durch echte ARIMA-, LCS-, SVM- und JRip-Algorithmen ersetzt und eine Security-First-Kalibrierungsstrategie einführt, um den Recall signifikant zu verbessern und die Bypass-Raten von Angreifern im Vergleich zu Standard-Statik-Schwellenwerten erheblich zu senken.

Nabil El Kadhi2026-09-14
💻 Informatik

FDC-DETR: A Lightweight Enhanced RT-DETR Framework for Accurate Pulmonary Nodule Detection in CT Images

Dieses Paper schlägt FDC-DETR vor, ein leichtgewichtiges und verbessertes RT-DETR-Framework, das Fourier-Faltung, dynamische entropiebewusste Aufmerksamkeit und kontextverfeinerte Fusion integriert, um eine hochgenaue Echtzeit-Detektion von Lungenknoten in CT-Bildern zu erreichen und gleichzeitig Hintergrundinterferenzen effektiv zu unterdrücken.

Feng Shi, Zhenqi Wu, Xiaosong Liu, Xuefeng Yu, Yichen Lin2026-09-14
💻 Informatik

Two-stage machine vision and near-infrared spectroscopy for grading leafhopper damage in fresh tea leaves

Diese Studie entwickelte einen zweistufigen Workflow, der ein verbessertes YOLOv8s-Maschinensichtmodell zur initialen Untersuchung auf Zwergzikaden-Schäden mit einem Nahinfrarotspektroskopie-Modell zur Neubewertung unsicherer Fälle kombiniert und dabei eine Gesamtbewurtnungsgenauigkeit von 89,5 % für frische Teeblätter erreichte, was die rein visuelle Beurteilung deutlich übertrifft.

Linsen Li, Feihu Song, Nailiang Zhang, Chunfang Song, Zhenfeng Li, Guangyuan Jin, Jing Li2026-09-14
💻 Informatik

Deep Reinforcement Learning for Quadruped Locomotion Controlled by Natural Language

Dieses Paper präsentiert ein End-to-End-Framework, das es quadrupeden Robotern ermöglicht, freiformale natürliche Sprachbefehle durch die Kombination eines leichtgewichtigen NLU-Moduls mit einer zielgerichteten PPO-Policy und Teacher-Student-Distillation auszuführen, wodurch eine robuste, adaptive und energieeffiziente Lokomotion sowohl in Simulationen als auch in realen Experimenten erreicht wird.

Shirin Ranjbaran, Yili Fu2026-09-14
💻 Informatik

Steel-CGA: Channel-Spatial-Semantic Attention and Grouped Dilated Fusion for Real-Time Steel Surface Defect Detection

Das Papier schlägt Steel-CGA vor, einen leichtgewichtigen, auf YOLO26s basierenden Detektor, der Module für Channel-Spatial-Semantic Attention, Grouped Dilated Residual Fusion und Adaptive Downsampling integriert, um die Genauigkeit der Echtzeit-Erkennung von Stahloberflächenfehlern signifikant zu verbessern und gleichzeitig die Rechenkosten zu senken.

Jianjian Chen, Baolai Wang, Xinghan Chen, Shuai Wang2026-09-14
💻 Informatik

Influence of Spreader Dispersion on rumour Propagation in Complex Networks

Diese Arbeit zeigt auf, dass in komplexen Netzwerken die strategische Verteilung mehrerer initialer Gerüchteverbreiter, um räumliche Überlappungen zu minimieren und die Deaktivierung zu verzögern, die endgültige Reichweite sowie die Spitzenintensität der Gerübregeneration im Vergleich zu traditionellen gradbasierten Seedings-Strategien signifikant erhöht.

Madhvi Ramrakhiyani, Mukesh Tiwari, Sunitha Vadivel2026-09-14
💻 Informatik

Concurrent Scheduling of High-Level Parallel Programs on Multi-GPU Systems

Dieses Paper führt das Instruction Graph Scheduling innerhalb der Celerity-Runtime ein, um komplexe Speicher- und Kommunikationsanalysen aus dem kritischen Pfad für SYCL-Programme auf Multi-GPU-Systemen zu verlagern, wodurch eine gleichzeitige Ausführung sowie eine optimierte Speicherallokation ermöglicht wird, die eine starke Skalierung über bis zu 128 GPUs hinweg erreicht.

Peter Thoman, Fabian Knorr, Philip Salzmann2026-09-14
💻 Informatik

Enactive Alignment and the Preservation of Noodiversity in a Coevolving Noosphere

Dieses Paper argumentiert, dass das Feld, um eine resiliente und nachhaltige Zukunft der KI innerhalb einer koevolvierenden Noosphäre zu gewährleisten, von Top-down-Methoden der repräsentativen Ausrichtung, die eine moralische Homogenisierung erzwingen, zu einem enaktiven Alignment-Framework übergehen muss, welches kognitive Diversität durch endogene, partizipative Normativität bewahrt.

Xue Yu, Zihan Gao2026-09-14
💻 Informatik

Decentralized Weapon-Target Assignment in Aerospace Defense Systems: An Attention-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning Approach

Dieses Paper schlägt das STG-MADAC-Framework vor, einen durch Aufmerksamkeit verstärkten Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-Ansatz, der spatiotemporale Graph-Attention und Multi-Objective Advantage Decomposition nutzt, um eine überlegene dezentrale Waffen-Ziel-Zuweisung in dynamischen Luftfahrtverteidigungssystemen zu erreichen.

Haoyan Yao, Changan Shang, Wenzhe Zhang, Panrong Wang, Shengjie Xu2026-09-14