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💻 Informatik

Topological Resonance-Based Deterministic Computing Architecture: From Virtual QPU to Reversible Thermodynamic Optimization

Dieses Paper schlägt eine neuartige, zustandslose deterministische Rechenarchitektur vor, die die Theorie der algorithmischen topologischen Resonanz, eine virtuelle 1-Million-Qubit-Verarbeitungseinheit und reversible thermodynamische Logik integriert, um die Speicherwand, die Shannon-Grenzen und das Landauer-thermodynamische Limit zu überwinden und gleichzeitig Hardware-Sicherheit sowie langfristige digitale Beständigkeit zu gewährleisten.

Min Ho Jung2026-09-09
💻 Informatik

How Reliable and Explainable Are Machine Learning Models for Dementia Detection? A Leakage-Aware Evaluation

Diese Studie zeigt, dass maschinelle Lernmodelle zwar eine hohe Leistung bei der Demenzerkennung auf dem OASIS-2-Datensatz erzielen können, wenn sie durch kreuzvalidierte Verfahren auf Teilnehmerebene streng evaluiert werden, um Data Leakage zu verhindern, ihre scheinbare Abhängigkeit von MRT-Merkmalen jedoch inkonsistent ist und oft vom Mini-Mental State Examination (MMSE) überschattet wird, was die kritische Notwendigkeit einer unabhängigen Validierung unterstreicht, um klinische Erklärbarkeit und Generalisierbarkeit zu gewährleisten.

Md. Hasibur Rahman, Md Jamil Hasan, Md. Sajjad Hossain, Md Sultanul Islam Ovi2026-09-09
💻 Informatik

Intensity and Landmark Based Registration Under Stain Normalization: A Comparative Study on Differently Stained Histopathology Images

Diese Studie zeigt, dass eine robuste landmarkenbasierte Registrierungstechnik unter Verwendung von Thin-Plate-Spline-Interpolation intensitätsbasierte Methoden wie Elastix und ANTs bei der Ausrichtung von Histopathologiebildern mit variierenden Färbungen übertrifft, insbesondere wenn sie mit einer auf Deep Learning basierenden Stain-Normalisierung kombiniert wird, ungeachtet der anhaltenden Herausforderung der präzisen Landmarkenannotation.

Muhammad Talha Ali, Anja Keskinarkaus, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-09-09
💻 Informatik

Precision, Physics, and Confabulation: Softmax Temperature as an Analog of Dopaminergic Precision-Weighting in LLM Hallucination

Diese Pilotstudie schlägt eine formale mathematische Analogie zwischen der dopaminvermittelten Präzisionsgewichtung in der computergestützten Psychiatrie und der Softmax-Temperatur in LLMs vor und stellt fest, dass das Senken der Temperatur zwar die Konfidenz von Halluzinationen erhöht (das Hedging reduziert) unter unbegründeten Bedingungen, ohne die fundierte Genauigkeit zu beeinflussen, die Ergebnisse jedoch statistisch unterpowert bleiben, um den theoretischen Zusammenhang definitiv zu bestätigen.

Kunal Dhanda2026-09-09
💻 Informatik

MUSiNET: A Complex Network Model to Explore  Underlying Relationship among  Musics

Dieses Paper stellt MUSiNET vor, ein neuartiges komplexes Netzwerkmodell, das intrinsische und extrinsische musikalische Merkmale integriert, um globale Song-Beziehungen abzubilden und strukturelle Einblicke über kulturelle Integration und Popularitätsdynamiken zu gewinnen, die eine robuste, datengestützte Alternative zur traditionellen Musikklassifizierung für Anwendungen wie Empfehlung und Entdeckung bieten.

Avijit Gayen, Avik Mondal, Praswasti Sharma, Angshuman Jana2026-09-09
💻 Informatik

MASS-ScanDMM: A Panoramic Image Scanpath Prediction Method Integrating Multiple Attention Mechanisms and Spherical Semantic Enhancement

Dieses Paper schlägt MASS-ScanDMM vor, eine Methode zur Vorhersage von Scanpfaden in Panoramaaufnahmen, die Mechanismen der multiplen Aufmerksamkeits-Szenenwahrnehmung (Multiple Attention Scene Perception, MASP) und der sphärischen Informationsverstärkungswahrnehmung (Spherical Information Enhancement Perception, SIEP) integriert, um eine überlegene Genauigkeit und Generalisierung über mehrere Datensätze hinweg zu erreichen.

Jianwei Li, Yuxin Chen, Hongjue Chen, Sixi Chen2026-09-09
💻 Informatik

Bias Detection and Mitigation in Extractive Text Summarization

Das Paper stellt BiasZero vor, ein Framework für Fairness in der extraktiven Textzusammenfassung, das multidimensionale Bias-Erkennung, kontrafaktische Datenaugmentation und adversarielles Debiasing integriert, um die Bias-Intensität signifikant um bis zu 40 % zu reduzieren, während eine hohe Zusammenfassungsqualität mit weniger als 1 % ROUGE-Degradation beibehalten wird.

Kavitha Sooda, Tejeshwara B M, Naga Pragnathmik Gurrala, Mohammed Zeeshan Umar, Ayman Khan, Simon Kevin Mohan2026-09-09
💻 Informatik

Reputation-Driven Federated Learning: Enhancing Trust in Healthcare Data Sharing with Blockchain

Dieses Paper schlägt eine sichere, Blockchain-basierte Federated-Learning-Architektur für das Gesundheitswesen vor, die eine attributbasierte Zugriffskontrolle mit einem berechneten Vertrauensattribut und einem Überwachungsmechanismus integriert, um den Datenschutz zu gewährleisten und bösartige Knoten während des Modell-Sharings zu erkennen.

Jahan Zeb Shahid, Stelvio Cimato2026-09-09
💻 Informatik

Tensor Erasing-Based Data Augmentation for Fully Automated Brain Tumor MRI Segmentation

Dieses Paper schlägt eine neuartige Tensor-Erasing-Datenaugmentierungsmethode vor, welche die Robustheit und Generalisierung von Deep-Learning-Modellen für die vollautomatische 3D-Hirntumor-MRT-Segmentierung durch die Simulation von Bildkorruption mittels zufälliger Voxel-Löschung verbessert und dadurch die Herausforderung knapper annotierter Datensätze effektiv adressiert.

dagui qin, yu wang2026-09-09
💻 Informatik

SOFE: SDN-based Task Offloading Technique for Fog-IoEV Network

Dieses Paper schlägt SOFE vor, eine SDN-basierte Task-Offloading-Technik für Fog-IoEV-Netzwerke, die ein binäres lineares Programmierungsmodell nutzt, um die Aufgabenzuweisung zu Fog-Knoten oder geparkten Fahrzeugen basierend auf Last, Mobilität, Energie und Deadlines zu optimieren und dadurch die Antwortzeit zu reduzieren sowie die Lebensdauer von Elektrofahrzeugen im Vergleich zu bestehenden Methoden zu verlängern.

Ahmed Jawad Kadhim Al-Shaibany, Jaber Ibrahim Naser, Mustafa Noaman Kadhim, Dhulfiqar Zoltán Aalwahab2026-09-09