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Key Distance Effects in a Controlled Synthetic Rubric-Routing Unit Test for Small Character-Level Transformers

Diese Studie zeigt, dass in kontrollierten synthetischen Umgebungen der Oberflächenabstand zwischen Schlüsselbereichen die Routing-Genauigkeit kleiner zeichenbasierter Transformer signifikant beeinflusst, was die Verwendung solcher Unit-Tests validiert, um zwischen echten Lookup-Mechanismen und der Ausnutzung oberflächlicher Merkmale zu unterscheiden, bevor automatisierte Bildungssysteme eingesetzt werden.

Tomoki Saka2026-07-24
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Coord-Based Surface Intersection for Semantic CAD Modeling

Dieses Paper präsentiert eine koordinatenbasierte Oberflächenschnittmethode, welche Schnittkurven als Sequenzen von residuen-geprüften Kontaktrahmen darstellt, die semantische und geometrische Metadaten enthalten, und demonstriert dabei eine überlegene numerische Präzision sowie eine robuste boolesche Geschlossenheit im Vergleich zur OpenCASCADE Technology über eine vielfältige Suite von primitiven und komplexen Oberflächenschnittfällen hinweg.

GuoJun Pan2026-07-24
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Global Diversity Is Not Enough: Two FixedMarginal Experiments on Local Language Allocation and Recombination in Synthetic Arithmetic Situation–Role Parsing

Diese Studie zeigt, dass die globale Diversität in Bildungs-Itembanken zwar unzureichend ist, um ein robustes Sprachparsing zu gewährleisten, lokale Allokationsstrategien jedoch die Leistung signifikant beeinflussen, während die globale Graphkonnektivität keinen zusätzlichen Nutzen bietet, sobald die Komponenten eine ausreichende Exposition innerhalb der Zellen aufweisen.

Tomoki Saka2026-07-24
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DeepGaitLab: Accurate and Flexible Markerless Motion Tracking Powered by Synthetic Data

DeepGaitLab ist ein Open-Source-Framework für die markerefreie 3D-Bewegungserfassung, das auf synthetischen Daten trainiert wurde und eine hochpräzise, kalibrierungsfreie Ganganalyse über verschiedene Kamera-Konfigurationen und klinische Populationen hinweg ermöglicht, wodurch die Lücke zwischen forschungsorientierter Biomechanik und skalierbarer klinischer Anwendung effektiv geschlossen wird.

Eni Halilaj, Soyong Shin, Sijia Li, Zhixiong Li, Anastasios Yiannakidis, Hanz Cuevas Velasquez, Chaeeun Lee, Kunwoo Lee (…)2026-07-24
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MEFP-Net: A Multimodal Recognition Algorithm for Urban Traffic Scenarios

Dieses Paper schlägt MEFP-Net vor, einen multimodalen Erkennungsalgorithmus, der eine hierarchische Mittelphasenfusion und ein Dual-Path-Backbone nutzt, um Feature-Imbalancen und Lichtempfindlichkeit effektiv zu adressieren und dadurch die Detektion kleiner sowie verdeckter Objekte in komplexen urbanen Verkehrsszenarien signifikant zu verbessern.

Dahua Li, Yuchen Yan, Siyu He, Xueying Hu, Qiang Gao, Dong Li2026-07-24
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A Comparative Study of Vector Indexing Strategies Using Facebook AI Similarity Search as a Case Study

Dieses Paper präsentiert eine umfassende experimentelle Evaluierung verschiedener Facebook AI Similarity Search (FAISS) Indexierungsstrategien, wobei deren Kompromisse zwischen Genauigkeit, Latenz und Speicherauslastung über verschiedene Distanzmetriken und Quantisierungstechniken hinweg analysiert werden, um praktische Leitlinien für groß angelegte Ähnlichkeitssuche-Bereitstellungen bereitzustellen.

Dukhik Hovsepyan, Hamlet Harutyunyan2026-07-24✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Predictive and Adaptive Resource Scheduling for Kubernetes–Ceph Hyperconverged Infrastructure on Proxmox VE

Diese Arbeit schlägt ein prädiktives, adaptives Scheduling-Modell vor und evaluiert dieses, welches die Arbeitslastprognose mit Ceph-bewussten Speicherentscheidungen integriert, um Ressourcenkonflikte und I/O-Latenzen in einer Kubernetes–Ceph-hyperkonvergenten Infrastruktur auf Proxmox VE signifikant zu reduzieren und dabei eine überlegene Lastverteilung sowie Performance im Vergleich zum Standard-Kubernetes-Scheduler zu erreichen.

Doston Khasanov, Abdurauf Abdullaev, Halimjon Khujamatov, Temirbek Toshtemirov, Alisher Mamatov, Razvan Craciunescu2026-07-23
💻 computer science

Content Cooperative Caching in Mobile Edge Network Through Federated Reinforcement Learning

Dieses Papier schlägt ein Framework für föderiertes bestärkendes Lernen für mobile Edge-Netzwerke vor, das ein VAE-LSTM-Modell zur Vorhersage der Inhaltspopularität mit einem Multi-Agenten Deep Reinforcement Learning-Algorithmus kombiniert, um kooperative Caching-Entscheidungen zu optimieren und dadurch die Latenz im Vergleich zu bestehenden Baseline-Methoden signifikant zu reduzieren sowie die Cache-Trefferraten zu verbessern.

Jipeng Zhou, Shaomei Lv2026-07-23
💻 computer science

DMPB-Net: A Mamba-Driven Semi-Supervised Network for Precise Breast Ultrasound Lesion Segmentation

Dieses Paper schlägt DMPB-Net vor, ein neuartiges semi-überwachtes Framework, das einen Mamba-gesteuerten Encoder mit spezialisierten Modulen für semantische Entkopplung, Prototyp-Aufmerksamkeit und Grenzverfeinerung integriert, um eine führende Leistung bei der Segmentierung von Brustläsionen in Ultraschallbildern unter begrenzter Überwachung zu erreichen.

Haiyang Sun, Xuanbo Xu, Li Wang2026-07-23
💻 computer science

A Comprehensive Multimodal Framework for Robust Forgery Detection in Social Media Images via Adaptive Gated Fusion of Convolutional Neural Networks, Vision Transformers, and Graph Neural Network Representations

Dieses Paper schlägt ein robustes tri-modales Framework vor, das CNNs, Vision Transformer und Graph Neural Networks über einen adaptiven Gated-Fusion-Mechanismus integriert, um eine State-of-the-Art-Genauigkeit bei der Erkennung von Fälschungen (99,10 %) sowie Interpretierbarkeit auf Social-Media-Bildern zu erreichen.

Wasin Alkishri, Shahid Kamal, Jabar Yousif, Mahmood Al-Bahri2026-07-23