💻 Category

cs

3896 Arbeiten

💻 Informatik

The Efficacy of Artificial Intelligence Models in Diagnosing Knee Fractures from X-ray Images using Hybrid Attention Architecture

Diese Studie zeigt, dass zehn vielfältige Deep-Learning-Modelle, einschließlich CNNs und Vision Transformern unter Verwendung eines Multi-View-Attention-Mechanismus, eine hohe diagnostische Genauigkeit und schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeiten für Kniebrüche auf Röntgenbildern erreichen, was auf ihr starkes Potenzial als klinische Entscheidungsunterstützungswerkzeuge selbst in ressourcenarmen Umgebungen hindeutet.

Francisco Fernández Schlein, Rodrigo De Marinis Acle, Luis Irribarra Trivelli, Mario Orrego Luzoro2026-09-10
💻 Informatik

Development of a Data-Driven Class and Thesis/Capstone Defense Scheduling Decision Support System for Higher Education

Diese Studie präsentiert ein webbasiertes Entscheidungsunterstützungssystem, das die Terminplanung für Kurs- und Abschlussarbeitsverteidigungen durch einen einschränkungsbewussten, regelbasierten Workflow integriert und dabei eine hohe Nutzerzufriedenheit sowie operative Effizienz bei Einsätzen an zwei Hochschuleinrichtungen nachweist.

Ailen Laguda, Richard Rabulan2026-09-10
💻 Informatik

A Multimodal Deep Learning Approach for Robust Structural Health Monitoring of Bridges Using Sensor and Visual Data Fusion

Dieses Paper schlägt ein robustes multimodales Deep-Learning-Framework vor, das eine CNN-basierte visuelle Risserkennung mit LSTM-verarbeiteten Sensortime-Serien-Daten fusioniert, um die Generalisierungsbeschränkungen einmodaler Ansätze zu überwinden und dabei eine Gesamtgenauigkeit von 94 % sowie einen verbesserten Recall für eine nachhaltige Überwachung des Brückenzustands in Smart Cities zu erreichen.

Muhammad Hasham Kashif2026-09-10
💻 Informatik

Ctrl+You: A Smart Adaptive Accessibility Interface

Dieses Paper präsentiert „Ctrl+You“, eine cloudbasierte, adaptive Barrierefreiheits-Schnittstelle, die assistive Werkzeuge über Web-, Desktop- und Mobilplattformen hinweg über ein einziges Benutzerprofil vereinheitlicht, wobei durch eine zweiwöchige Feldevaluation am UMED Disability Centre in Mumbai demonstriert wird, dass dieser Ansatz Dateneingabefehler und das Eingreifen von Betreuern für Menschen mit unterschiedlichen Behinderungen signifikant reduziert.

Snowy Fernandes, Angela Dsouza, Steve Anthony, Sangeeta Parshionikar2026-09-09
💻 Informatik

Zero-Shot Low-Light Image Enhancement via HMC-Based Diffusion Posterior Refinement with Phase Constraints

Dieses Paper schlägt ein Zero-Shot-Framework zur Verbesserung von Bildern bei schlechten Lichtverhältnissen vor, das ein vortrainiertes Diffusionsmodell als Prior nutzt und dessen Vorhersagen mittels Hamiltonian-Monte-Carlo-Sampling unter Fourier-Phasen-Beschränkungen verfeinert, um effektiv Rauschen zu unterdrücken, strukturelle Details zu bewahren und Messkonsistenz ohne zusätzliches Training zu gewährleisten.

Jiahua Liu, Yang Zheng, Ji Li, Zhaoqiang Liu2026-09-09
💻 Informatik

Isolated Sign Language Recognition in Low-Resolution Videos via Privileged Knowledge Distillation

Dieses Paper schlägt ein Privileged Knowledge Distillation-Framework (PKD-ISLR) vor, das die isolierte Gebärdenspracherkennung in niedrig auflösenden Videos verbessert, indem diskriminatives Wissen von einem multimodalen hochauflösenden Lehrer-Modell auf einen niedrig auflösenden Schüler überträgt und dabei bestehende Baselines auf den WLASL- und ASLCitizen-Benchmarks übertrifft.

Zeynep Gokce Aker, Yunus Can Bilge, Nazli Ikizler-Cinbis, Pinar Duygulu2026-09-09
💻 Informatik

MDRC: Mechanism-Decoupled Retrieval-Guided Conditional Recovery for Incomplete Multimodal Emotion Recognition

Dieses Paper schlägt MDRC vor, ein mechanismus-entkoppeltes, abrufgesteuertes bedingtes Recovery-Framework, das die unvollständige multimodale Emotionserkennung adressiert, indem es gemeinsam-private Semantik modelliert und Retrieval-Evidenz durch kontrollierte Prior-Steuerung und begrenzte Residual-Verfeinerung nutzt, um die Robustheit gegenüber fehlenden Modalitäten zu erhöhen.

Qianxi Zhang, Shengcai Wang, Nengchao Wu, Junjie Bao, Xinyu Yang, Na Cui, Rangxiang Zhao, Qing Tao, Li Liu2026-09-09
💻 Informatik

A Dynamic PAD-Driven SATrans Framework for Depression Severity Classification using Multimodal Physiological Signals

Dieses Paper schlägt SATrans vor, ein neuartiges auf Attention basierendes temporales Framework, das multimodale physiologische Signale und eine dynamische PAD-gesteuerte Labeling-Methode nutzt, um eine hochgradig genaue, robuste und skalierbare Echtzeit-Klassifizierung der Schwere von Depressionen über verschiedene Zeitauflösungen hinweg zu erreichen.

Avinash Dasari Hethu, Shamila Ebenezer A, MSP Subathra, George S Thomas, P. William, Elviz Ismayilov, Smita Nirkhi2026-09-09
💻 Informatik

A density-adaptive spatiotemporal interaction network with Motif Matrix for premature contraction detection

Dieses Paper schlägt ein neuartiges, auf der Motif-Matrix basierendes dichteadaptive Modell (NDAMM) vor, das eine multiskalige räumliche Merkmalsfusion sowie atrous-pyramidale zeitliche Poolung nutzt, um eine präzise, interpretierbare und effiziente automatisierte Detektion von vorzeitigen atrialen und ventrikulären Kontraktionen zu erreichen, wobei es bestehende Methoden über öffentliche Datenbanken hinweg übertrifft.

Jibin Wang, Bo Shi, Huixiang Wen, Haoyi Wang2026-09-09
💻 Informatik

A Lightweight Calibration-Selection Policy After a Probe Fit for Selective Classification on OpenML Tabular Tasks

Dieses Paper schlägt eine leichtgewichtige, auf Sonden basierende Policy für selektive Klassifikation auf OpenML-Tabellenaufgaben vor und evaluiert diese, welche dynamisch zwischen Rohvorhersagen, Temperature Scaling und Dirichlet-Kalibrierung wählt, wobei demonstriert wird, dass eine solche bedingte Selektion sowohl die Wahrscheinlichkeitsgenauigkeit als auch die Qualität der Enthaltung im Vergleich zu universeller Kalibrierung oder fehlender Kalibrierung verbessert.

Haolun Tang, Jingyi Zhan, Yan Feng, Zhipeng Chen2026-09-09