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💻 Informatik

Embodied AI Agents in Urban Healthcare Systems: An Organisational Transformation Framework and Narrative Synthesis for Sustainable Implementation

Dieses Papier präsentiert ein Framework für organisatorischen Wandel sowie eine narrative Synthese, die fünf interdependenten Domänen und sechs messbare Dimensionen identifiziert, um die nachhaltige Implementierung von verkörperten KI-Agenten in urbanen Gesundheitssystemen zu leiten, wobei über die bloße Technologieadoption hinaus auf eine tiefe soziotechnische Integration und den Aufbau institutioneller Kapazitäten hingewiesen wird.

Ali Asadollahi2026-09-14
💻 Informatik

Tessera: Lossless-First, Vendor-Free Session Compression for Long-Horizon Agent Harnesses

Tessera ist ein anbieterfreier, verlustfrei-fokussierter Sitzungskompressions-Proxy, der die Token-Kosten und Latenzzeiten für Langzeit-LLM-Agenten reduziert, indem er ein dreistufiges Speichersystem einsetzt, um den Gesprächsverlauf deterministisch umzuschreiben und gleichzeitig über das Model Context Protocol einen verifizierbaren Zugriff auf die Originaldaten zu gewährleisten.

Mohammad Mosafer2026-09-14
💻 Informatik

Human-Verified AI-Assisted Evidence Interpretation in Comparative Malware Analysis: WhiteSnake, Donex, and Emotet Samples

Dieses Paper präsentiert einen durch Menschen verifizierten, KI-gestützten Workflow zur Interpretation der statischen und dynamischen Analyse von WhiteSnake-, Donex- und Emotet-Malwareproben innerhalb einer isolierten FLARE VM-Umgebung unter Verwendung archivierter Daten aus Undergraduate-Projekten, um spezifische Verhaltensindikatoren zu identifizieren, während die Einschränkungen hinsichtlich unbestätigter Exfiltration, Verschlüsselung und stabiler Prozesserfassung explizit angemerkt werden.

Abba Abdullahi Wakili2026-09-14
💻 Informatik

Comparative Analysis of Clinical Finding Retrieval Difficulty in Chest X-ray Retrieval Models

Diese Studie zeigt, dass die Zusammensetzung der Kandidatensatzpools in Systemen zur Thorax-Röntgen-Retrieval signifikant sowohl die Leistungsfähigkeit des Retrievals auf Befundebene als auch die Übereinstimmung zwischen Modellen hinsichtlich der Schwierigkeit beeinflusst, was darauf hindeutet, dass der beobachtete Konsens über Retrieval-Herausforderungen eher durch den Bias der Evaluationspools als durch intrinsische Modellkapazitäten getrieben sein könnte.

Areesha farid2026-09-14
💻 Informatik

LDIF: Latent Dual Interaction Flow

Dieses Paper stellt LDIF vor, eine neuartige auf PyTorch basierende neuronale Architektur, die die Evolution des verborgenen Zustands mittels symmetrischer und antisymmetrischer Interaktionsfelder modelliert, welche über einen reaktionsgesteuerten Gating-Mechanismus und ein adaptives Low-Rank-Spektrum kombiniert werden, und zeigt damit eine überlegene Leistung sowohl auf statischen als auch auf sequentiellen Datensätzen im Vergleich zu traditionellen Machine-Learning- und Deep-Learning-Baselines.

Muhammad Waseem Ashraf, Muhammad Muhaimin, Shahzadi Tayyaba2026-09-14
💻 Informatik

A Comprehensive Survey of Quantum and Quantum-Inspired Image Segmentation in the Context of Modern Segmentation Methods

Diese Umfrage bietet eine umfassende Übersicht über Quanten- und quanteninspirierte Bildsegmentierungsmethoden, indem sie diese im Kontext der breiteren Entwicklung der Segmentierungsforschung kontextualisiert, indem sie bestehende Ansätze kategorisiert, deren computergestützte Prinzipien und Herausforderungen analysiert sowie aktuelle Trends und zukünftige Richtungen auf dem Gebiet identifiziert.

Marie Gogolin, Yannick Werner, Alexander Geng, Paul Lukowicz, Ali Moghiseh, Maximilian Kiefer-Emmanouilidis2026-09-14
💻 Informatik

An Investigation of Cross-Subject Variability in EEG-EMG Fusion Models

Diese Studie präsentiert eine Sekundäranalyse öffentlicher Datensätze, um zu untersuchen, wie die Variabilität zwischen verschiedenen Probanden die Generalisierung von EEG-EMG-Fusionsmodellen zur Dekodierung motorischer Intentionen beeinflusst, mit dem Ziel, die Leistungsdegradierung über verschiedene Fusionsstrategien hinweg zu quantifizieren und das Potenzial von Transferlernen zur Abschwächung dieser interindividuellen Unterschiede zu evaluieren.

Albert Schulle2026-09-14
💻 Informatik

ECN-BENCH: Design, Systems Engineering, and a Forensic Audit of Multi-Agent Forecasting

Die ECN-BENCH-Arbeit präsentiert ein Systems Engineering Audit eines Multi-Agenten-Prognose-Testbeds, das aufzeigt, dass die LLM-basierte Wahlichkeitsextraktion hochgradig sensitiv gegenüber Konfigurationsentscheidungen und der Auswahl des Evaluators ist, wodurch die Zuverlässigkeit nahezu uniformer Prognosen untergraben und die statistische Signifikanz vergleichender Leistungsergebnisse eingeschränkt wird.

Minh Hien Nguyen2026-09-14
💻 Informatik

DiligenceProv: A Truth-Ledger Benchmark for Verifiable Financial Due-Diligence Answers from Large Language Models

Dieses Paper stellt DiligenceProv vor, einen neuartigen Benchmark und eine Konstruktionsmethodik unter Verwendung synthetischer Datenräume mit registrierten Unvollkommenheiten, um die Verifizierbarkeit, Evidenzabfrage und definitorische Genauigkeit von großen Sprachmodellen bei hochriskanten finanziellen Due-Diligence-Prüfungen zu bewerten und zu verbessern.

Yunguo Yu2026-09-14