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An REAE-LTransformer model for lithium-ion battery RUL prediction based on IFVIM

Dieses Paper schlägt ein REAE-LTransformer-Modell vor, das durch einen Improved Four-Vector Intelligent Metaheuristic (IFVIM)-Algorithmus optimiert wurde, um die verbleibende Lebensdauer von Lithium-Ionen-Batterien durch die effektive Extraktion von Degradationsmerkmalen, das Erfassen langfristiger Abhängigkeiten und die Minimierung von Vorhersagefehlern präzise vorherzusagen, wobei eine überlegene Leistung mit einem MAE unter 0,024 und einem R² von über 0,99 über mehrere Datensätze hinweg erzielt wird.

xiaoqiang zhao, siyu wang, guangbo yu, yongyong hui, zongyu wang2026-07-24
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A Lightweight Appearance-Guided Association Module for Underwater Multi-Fish Tracking

Dieses Paper schlägt ein leichtgewichtiges, auf XGBoost basierendes, aspektgesteuertes Assoziationsmodul vor, das Farb-, Gradienten- und morphologische Deskriptoren in das SORT-Framework integriert, um die Identitätswechsel signifikant zu reduzieren und die Tracking-Genauigkeit für dicht besetzte Fische bei der Echtzeit-Unterwasserüberwachung zu verbessern.

Yanan Zhou, Dlxat Turgun, Jianhua Cao, Zhenyu Zhang, Qian Long2026-07-24
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A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher, Logistic Chaotic Key Generation, and AES-CBC for Secure Binary File Protection

Dieses Paper schlägt ein skalierbares hybrides Verschlüsselungsframework vor, das eine passwortbasierte Logistische Abbildung zur chaotischen Schlüsselgenerierung, eine dynamische unimodulare Hill-Chiffre zur Konstruktion großer invertierbarer Matrizen und AES-CBC kombiniert, um eine robuste, formatunabhängige Sicherheit für universelle Binärdateien mit nahezu idealer Entropie und starker Resistenz gegen kryptanalytische Angriffe zu gewährleisten.

Samsul Arifin, Dadan Ramdan Hidayat, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lu (…)2026-07-24
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A Scoring-Based Approach for Structuredness-Aware Business Process Classification

Diese Arbeit schlägt einen scoring-basierten Ansatz vor und evaluiert diesen, der Geschäftsprozesse durch die Analyse feingranularer temporaler und existenzieller Aktivitätenbeziehungen innerhalb von Ereignisprotokollen automatisch in Kategorien der Strukturierung (strukturiert, semistrukturiert, lose strukturiert und unstrukturiert) klassifiziert, um den Mangel an automatisierter Unterstützung im Process Mining zu adressieren.

Kerstin Andree, Ivan Kuzmin, Luise Pufahl2026-07-24
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MonitorVLM-v2: A Deployed Vision-Language Framework for Real-Time Safety Violation Detection

MonitorVLM-v2 ist ein eingesetztes Framework, das offene visuelle-sprachliche Argumentation durch symbolische Richtlinienoptimierung und Entropie-gesteuertes Triage in effiziente, einstufige symbolische Vorhersagen transformiert und im Vergleich zur manuellen Inspektion eine 19,45-fach höhere Geschwindigkeit sowie signifikant höhere Erkennungsraten von Verstößen in der industriellen Echtzeit-Sicherheitsüberwachung erreicht.

Jiang Wu, Sichao Wu, Yinsong Ma, Lifang Zheng, Jingliang Duan2026-07-24
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RGBA-Net: Reliability-Gated Asymmetric Fusion with Boundary Awareness for Lightweight RGB-D Salient Object Detection

RGBA-Net ist ein leichtgewichtiges, hochmodernes RGB-D-Framework zur Erkennung prominenter Objekte, das einen asymmetrischen Dual-Stream-Encoder, ein Tiefenzuverlässigkeitsgate und ein randbewusstes Fusionsmodul einsetzt, um mit nur 3,49 Millionen Parametern eine hohe Genauigkeit zu erreichen und gleichzeitig Tiefenrauschen sowie Komplexität effektiv zu mildern.

Tianlun Yuan, Mengchun Yu, Yongfeng Jin, Qinglin Huang, Jing Li2026-07-24
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Cross-Lingual Transfer Learning and Autonomous Data Bootstrapping for VLM-Based Ottoman Turkish Handwritten Text Recognition

Dieses Papier stellt Azra vor, ein Vision-Language-Model-Framework für die Erkennung osmanisch-türkischer Handschriften, das durch LoRA-Feinabstimmung auf kuratierten Daten eine State-of-the-Art-Leistung erzielt und demonstriert, dass autonomes Data-Bootstrapping kuratierten Ansätzen effektiv entsprechen kann, während es gleichzeitig die Annotationskosten signifikant reduziert.

Gökhan Usta, Oğuz Alpoğlu, Fatih Günaydın2026-07-24
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Bridging Retrieval Performance and Learning Outcomes: An Integrated Offline and Online Evaluation Framework for Retrieval-Augmented AI in Higher Education

Dieses Paper schlägt ein integriertes Offline-Online-Evaluationsframework (IOEF) vor, das technische Retrieval-Metriken mit Belegen für Bildungsergebnisse aus der bestehenden Literatur verknüpft, um zu zeigen, dass eine effektive KI-Adaption in der Hochschulbildung ein Gleichgewicht zwischen Informationsabruf-Leistung und Instruktionsdesign erfordert, anstatt sich allein auf Retrieval-Benchmarks zu verlassen.

Karthik Chandrasekaran, Gothai Sundaram2026-07-24