cs Arbeiten | Gist.Science

Achieving 100% Accuracy in Steel Surface Defect Classification Using a Custom High-Performance CNN

Dieses Paper schlägt eine maßgeschneiderte Hochleistungs-CNN-Architektur vor, die eine perfekte Genauigkeit von 100 % und eine State-of-the-Art-Leistung auf dem NEU-CLS-Datensatz für die Klassifizierung von sechs Typen von Stahloberflächenfehlern erreicht und damit die Überlegenheit aufgabenspezifischer Designs gegenüber universell einsetzbaren Modellen in der industriellen Qualitätskontrolle demonstriert.

Mohamma S2026-07-23

💻 computer science

Introducing HPC-Enabled Computational Research Training in Africa: A Pilot Study

Diese Arbeit präsentiert eine Pilotstudie des Center for Computational Research and Education (CCRE), einer Trainingsinitiative in Afrika, die erfolgreich eine kleine Kohorte von Nachwuchswissenschaftlern durch einen strukturierten, mentorierten Pfad zur Entwicklung von Hochleistungsrechenkompetenzen geführt hat, trotz erheblicher Hürden bei der Infrastruktur und Mentorenschaft.

James Afful2026-07-23

💻 computer science

InVAER: An AI Framework for Real-Time Accident Detection via Adaptive Hyperparameter Optimization and Multi-Cue Validation

Das Papier stellt InVAER vor, ein neuartiges KI-Framework, das adaptive Hyperparameter-Optimierung und Multi-Cue-räumlich-zeitliche Validierung kombiniert, um eine Echtzeit-Unfallerkennung mit hoher Präzision sowie automatisierter geospatialer Notfallkoordination zu erreichen, wodurch Fehlalarme und Reaktionsverzögerungen auf Edge-Geräten signifikant reduziert werden.

Rahul Panja, MD Ajij, Prasenjit Paul2026-07-23

💻 computer science

AI–IoT–Digital Twin Framework for Predictive Maintenance in Smart Manufacturing

Diese Studie schlägt ein neuartiges fünfschichtiges KI–IoT–Digital-Twin-Framework vor und validiert dieses, welches Echtzeitdaten, prädiktive Analysen und Augmented Reality integriert, um signifikante Verbesserungen der Fertigungseffizienz, Nachhaltigkeit und Mensch-Maschine-Kollaboration zu erreichen und gleichzeitig mit den Werten der Industrie 5.0 in Einklang zu stehen.

P.R. Sekhar Reddy, S. Saravanan2026-07-23

📄 other

Humans Disengage, Reasoning Models Persist: An Item-Controlled Dissociation in Deliberation Allocation

Diese Arbeit offenbart eine kritische Dissoziation zwischen Menschen und großen Reasoning-Modellen (LRMs) bei der Deliberationsallokation: Während beide insgesamt mehr Zeit für schwierigere Probleme aufwenden, investieren Menschen weniger Zeit in Aufgaben, die sie letztlich falsch lösen (Aufgeben schwieriger Aufgaben), wohingegen LRMs paradoxerweise längere Reasoning-Spuren bei Problemen generieren, bei denen sie scheitern (Verharren in Unsicherheit), was trotz oberflächlicher Ähnlichkeiten einen grundlegenden Unterschied in den Stopp- und Kontrollstrategien hervorhebt.

Han-yu Wang2026-07-23

💻 computer science

Blockchain-focused Cyber Security for the Detection and Protection of Denial of Service (DoS) Attacks

Diese Studie schlägt ein Blockchain-integriertes Cybersicherheits-Framework vor, das ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell nutzt, um eine Detektionsgenauigkeit von 98,3 % und eine Präventionskapazität von 100 % gegen Denial-of-Service (DoS)-Angriffe in KI-basierten Netzwerksystemen zu erreichen.

Eshetie Teka Mitiku, Tibebe Beshah, Habtamu Kassaw2026-07-23

💻 computer science

How AI-Generated Prompts Shape Emotional Expression in Digital Drawing: Effects on Visual Complexity, Creative Engagement, and Arousal

Diese Studie zeigt, dass KI-gestütztes Prompting die visuelle Komplexität und das Verhaltensengagement beim digitalen Zeichnen steigert, während sie gleichzeitig aufzeigt, dass maschinelle Lernmodelle breite affektive Kategorien besser vorhersagen können als feingliedrige Emotionen basierend auf diesen Zeichnungsmerkmalen.

Hong-Chun Shi2026-07-22

💻 computer science

DIT: A Decentralized Identity and Trust Protocol for Post-Quantum CA-Free Web Authentication

DIT ist ein dezentrales, postquantensicheres Authentifizierungsprotokoll, das die traditionelle CA-Hierarchie eliminiert, indem es Domänenidentitäten in DNSSEC-verifizierten ML-DSA-65-Schlüsseln verankert und einen hybriden X25519MLKEM768-Handshake mit Merkle-Transparenzprotokollen nutzt, um effizientes, revidierbares Vertrauen ohne zentralisierte Zertifizierungsstellen bereitzustellen.

Debasish tripathy, Dayananda P2026-07-22

💻 computer science

Uncertainty-Guided Triple-Memory Fusion for Robust Multi-Object Tracking

Dieses Paper schlägt ein unsicherheitsgesteuertes Triple-Memory-Fusionsframework vor, das probabilistisches Mamba nutzt, um Bewegungsunsicherheit zu quantifizieren und Bewegungs-, Erscheinungs- sowie Kategoriedaten dynamisch zu fusionieren, wodurch eine erstklassige Leistung für robustes Multi-Objekt-Tracking in komplexen dynamischen Szenen erreicht wird.

Weichao Guo, Leiming He, Han Li, Yi Sun, Yuchen Zhang, Chenguang Xing2026-07-22

💻 computer science

A Grayscale image encryption using cubic fractional transformation and logistic map

Dieses Paper schlägt ein Verschlüsselungsverfahren für Graustufenbilder vor, das eine durch eine kubische fraktionale Transformation generierte S-Box mit einer Logistik-Abbildung kombiniert, um Substitution, Diffusion und XOR-basierte Permutation durchzuführen, wobei eine robuste Sicherheit durch umfassende statistische und schlüsselempfindliche Analysen nachgewiesen wird.

Abdul Qadeer, Rashid Ali, Tahir Sajjad Ali2026-07-22

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