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💻 Informatik

DYNAMICS-WEB: A Pre-Registered Measurement of Web Content Character over the Link Graph, and a Powered Proof that its Sub-Perceptual Half Changes Conversion

Dieses Paper stellt DYNAMICS-WEB vor, eine vorregistrierte Messung, die demonstriert, dass ein distinktes „Charakter“-Signal innerhalb des Link-Graphen des Webs, welches weitgehend unabhängig von Autorität und Thema ist, die Konversionsraten der Leser unterbewusst beeinflussen kann, wenn es mit den Nutzerpräferenzen übereinstimmt.

Jason Duke2026-09-08
💻 Informatik

A Hybrid Multi-scale Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory Model Incorporating Squeeze Excitation Attention for Hourly Air Quality Index Prediction

Diese Studie schlägt ein hybrides MSCNN-LSTM-Modell vor, das durch Squeeze-and-Excitation-Attention verbessert wurde, um stündliche Luftqualitätsindex-Werte vorherzusagen, und demonstriert durch Multi-Skalen-Merkmalsextraktion und adaptive Kanalgewichtung auf Daten aus der Stadt Yiyang eine überlegene Genauigkeit und Stabilität im Vergleich zu traditionellen Deep-Learning-Modellen.

Huawei Xu, Long Li, Qi Tang, Junhua Huang, Xin Fang2026-09-08
💻 Informatik

A Image Transformer-based Streaming Framework for Variable-Length Flap Perfusion Monitoring with Dynamic State Tracking

Das Papier präsentiert FlapFlowNet, ein Transformer-basiertes Streaming-Framework, das durch die Kombination eines leichtgewichtigen CNNs, zeitlicher Modellierung und einer medizinisch optimierten Verlustfunktion eine hochgenaue Echtzeit-Perfusionsüberwachung für Lappenplastik-Sequenzen variabler Länge erreicht und dabei die kritischen Falsch-Negativ-Raten signifikant reduziert.

Wenli Zhang, Gechang Cheng, Yiyu Peng, Hualin Zeng, Guoling Zhou, Lingli Peng2026-09-08
💻 Informatik

Neuro-Symbolic Question Answering Architecture Integrating Ontology-Constrained Query Generation

Das Paper präsentiert ORACOLO, eine neuro-symbolische Question-Answering-Architektur, die ontologie-beschränkte SPARQL-Abfragegenerierung mit Dense-Retrieval-Fallback integriert und eine signifikant verbesserte faktische Genauigkeit gegenüber reinem Dense-Retrieval demonstriert, während sie eine vergleichbare Treue (Faithfulness) beibehält.

Fabio Clarizia, Massimo De Santo, Rocco Loffredo, Benedetta Sabini2026-09-08
💻 Informatik

Hybrid CNN-LSTM for Cyberattack Classification in Sudanese E-Government SDN

Diese Studie schlägt ein hybrides CNN-LSTM-Deep-Learning-Modell vor, das auf einem benutzerdefinierten Datensatz trainiert wurde, der globale Benchmarks und NS-3-simulierten SDN-Verkehr kombiniert, um eine Genauigkeit von 97,8 % bei der Erkennung von Cyberangriffen auf die E-Government-Infrastruktur des Sudan zu erreichen und somit eine skalierbare Lösung zur Verbesserung der nationalen Cybersicherheit anzubieten.

Rania ElshiekhHamid2026-09-08
💻 Informatik

Explainable Machine Learning for Early-Stage Construction Duration Prediction Using Limited Project Information

Diese Studie präsentiert ein erklärbares maschinelles Lernframework unter Verwendung eines XGBoost-Modells zur Vorhersage der Bauzeit in einem frühen Stadium basierend auf begrenzten Projektinformationen und zeigt auf, dass das Modell zwar eine starke Vorhersageleistung mit den Projektkosten als primärem Treiber erzielt, seine Ergebnisse jedoch aufgrund der Sensitivität gegenüber der Datenpartitionierung einer sorgfältigen Interpretation bedürfen.

Mehmet Sena Kaşka, Işık Ateş Kıral2026-09-08
💻 Informatik

Photonic Quantum-Enhanced Knowledge Distillation

Dieses Paper stellt die Photonic Quantum-Enhanced Knowledge Distillation (PQKD) vor, ein hybrides Framework, das die intrinsische Stochastizität photonischer Quantenprozessoren nutzt, um Konditionierungssignale für ein parametereffizientes Student-Netzwerk zu generieren, wobei eine wettbewerbsfähige Genauigkeit unter aggressiver Kompression über Standard-Benchmarks hinweg erreicht wird, während gleichzeitig Shot-Noise-Skalierung und Feature-Glättung eingesetzt werden, um die Einschränkungen durch endliche Abtastung zu bewältigen.

Kuan-Cheng Chen, Shang Yu, Chen-Yu Liu, Samuel Yen-Chi Chen, Huan-Hsin Tseng, Yen Jui Chang, Wei-Hao Huang, Felix Burt (…)2026-09-08
💻 Informatik

When the Optimum Matters Less: Certified Near-Optimal Window-Count Selection for a Single ARINC-653 Partition

Dieses Paper schlägt eine zertifizierte Auswahlmethode für die ARINC-653-Partitionsfensteranzahl vor, die eine nahezu optimale Versorgungsgranularität identifiziert und dabei im Vergleich zur erschöpfenden Suche einen signifikant reduzierten Rechenaufwand nutzt, indem sie die Beobachtung ausnutzt, dass viele Fensteranzahlen nahezu identische Leistungswerte liefern.

Jaewook Jung2026-09-08
💻 Informatik

A Hybrid Machine Learning Approach for Predictive Handover Management in 5G mmWave Networks Using the ACPT-LB Framework

Dieses Paper schlägt das PACPT-LB-Framework vor, einen hybriden maschinellen Lernansatz, der durch die Nutzung eines groß angelegten simulierten Datensatzes und optimierter Modellkombinationen proaktiv Handover-Fehler, Funkverbindungsabbrüche und Ping-Pong-Ereignisse in 5G-mmWave-Netzwerken vorhersagt, um eine überlegene Genauigkeit über diverse Mobilitätsbedingungen hinweg zu erreichen.

Emmanuel Isatayo, Samuel Olotu2026-09-08