💻 Category

cs

2456 Arbeiten

💻 computer science

Multi-view Patch Inference with Frozen DINOv3 for Industrial Anomaly Detection

Dieses Paper schlägt ein Framework für die industrielle Anomalieerkennung vor, das ein eingefrorenes DINOv3-Backbone mit einer Multi-view Patch Inference-Strategie zur Überwindung des Informationsverlusts an den Rändern sowie einem Multi-scale Reconstruction Fusion Transformer zur Modellierung normaler Merkmalsverteilungen kombiniert und so eine State-of-the-Art-Leistung auf mehreren Benchmark-Datensätzen erzielt.

Chaoqun Wang, Wenjing Zhang, Bo Qi, Xiaoyu Huang, Ning He2026-07-15
💻 computer science

LAR-Net: A Lightweight Adaptive Receptive Field Network for Point Cloud Segmentation of Pharmaceutical Deposits on Reactor Inner Walls

Dieses Paper schlägt LAR-Net vor, ein leichtgewichtiges Netzwerk mit adaptivem rezeptivem Feld, das auf der LitePT-Backbone aufgebaut ist und sich dynamisch an lokale geometrische Komplexitäten anpasst, um eine hochpräzise Segmentierung von pharmazeutischen Ablagerungen an Reaktorinnenwänden zu erreichen, wodurch die Einschränkungen konventioneller Inspektionsmethoden überwunden und eine automatisierte intelligente Reinigung ermöglicht wird.

Jiajia Liu, Haiyang Wang, Zhongli Ma, Yuedong Shi, Bingyu Chen, Sidong Wu, Ting Zhang2026-07-15
💻 computer science

Captioning Daily Activity Images in Early Childhood Education: Benchmark and Algorithm

Dieses Paper stellt KinderMM-Cap vor, ein spezialisiertes Multimedia-Captioning-System für die frühkindliche Bildung, das den ECAC-Benchmark sowie ein neuartiges belohnungsbedingtes Hybrid-Trainingsframework (RSRS) nutzt, um die Genauigkeit bei der Generierung bildungsorientierter Bildunterschriften für komplexe Klassenzimmerszenen und Lernspielzeuge signifikant zu verbessern.

Sixing Li, Zhibin Gu, Ziqi Zhang, Weiguo Pan, Bing Li, Ying Wang, Hongzhe Liu2026-07-15
💻 computer science

Decentralised Federated Learning Framework for Privacy-Preserving Medical Insurance and Sustainable Rural Economic Development in Tamil Nadu

Dieses Paper schlägt TW-DP-FedAvg vor und evaluiert dieses rigoros, ein auf den medizinischen Versicherungssektor im ländlichen Tamil Nadu zugeschnittenes, datenschutzwahrendes Federated-Learning-Framework, wobei es zeigt, dass die Differential Privacy zwar eine messbare Genauigkeitskost gegenüber dem zentralisierten Training verursacht, der Ansatz jedoch unter Indiens neuen Datenschutzbestimmungen statistisch äquivalent und lebensfähig bleibt.

Janarthanam S, Raja Sarath Kumar Boddu, Vivekanadam B2026-07-15
💻 computer science

Mothership and multi-drone routing for spatial marine management

Dieses Paper führt ein neuartiges Mutterschiff- und Multi-Drohnen-Routing-Problem für das räumliche Meeresmanagement ein und schlägt eine metaheuristische Lösung vor, die nahezu optimale Ergebnisse mit signifikant reduzierter Rechenzeit im Vergleich zu exakten Methoden erzielt und somit eine Koordination in praktischem Maßstab für Anwendungen wie die Korallenriffrestaurierung ermöglicht.

Ryu B. Lippmann, Kate J. Helmstedt, Paul Corry2026-07-15
💻 computer science

Human-Centered Learning Mechanics for Reliable Smart Textiles: An Explainable and Frugal AI Framework for Separating Physiological Anomalies from Sensor Drift and Degradation

Dieses Paper präsentiert HCLM-SmartTex, ein erklärbares und sparsames KI-Framework, das echte physiologische Anomalien von der Degradation sowie Artefakten von Smart-Textile-Sensoren unterscheidet, indem es die Optimierung auf menschzentrierte Entscheidungskosten statt auf reine Genauigkeit ausrichtet, einen synthetischen Simulator für das Training nutzt und eine hohe Zuverlässigkeit bei minimalem Rechenaufwand erreicht.

Kim Duc TRAN, Guillaume Tartare, Ludovic Koehl, Xianyi Zeng, Anthony Fleury, Kim Phuc Tran2026-07-15
💻 computer science

HPG-Rec: Hybrid Popularity-Guided Recommendation with Large Language Models

Dieses Paper stellt HPG-Rec vor, ein neuartiges, trainingsfreies Framework, das durch die Kombination von kontrollierter LLM-gestützter Kandidatengenerierung, rangbewusster semantischer Bewertung, dualer Popularitätsmodellierung und MLP-basierter Fusion effektiv die Datensparsamkeit und die semantische Lücke in Empfehlungssystemen adressiert, um signifikante Leistungssteigerungen gegenüber dem aktuellen Stand der Technik zu erzielen.

Harshad Kubade, Tausif Diwan2026-07-15
💻 computer science

An Ontology-Based Classification Framework for Situation Extraction from Concrete Pouring Radio Logs

Diese Studie schlägt ein zweischichtiges, ontologiebasiertes Framework vor, das komplexe Betonier-Funkprotokolle in sieben semantische Achsen klassifiziert, um Gefahrensignale, Kontrollmaßnahmen und Situationszustände abzuleiten, wobei hohe Übereinstimmungsraten bei der regelbasierten Extraktion nachgewiesen werden, während gleichzeitig die Einschränkungen lokaler LLM-Ansätze für zukünftige Validierungen identifiziert werden.

Young-Jun Park2026-07-15
💻 computer science

Language Identification (LID) in Micro-Texts: An Ultra-Lightweight Geometric Approach.

Dieses Paper führt eine ultraleichte geometrische Methode zur Identifizierung von Sprachen in Mikrotexten ein, die Zeichenfrequenzen in kompakte euklidische Räume kodiert und dabei eine überlegene Robustheit gegenüber Datensparsamkeit und historischen Variationen im Vergleich zu traditionellen Baselines demonstriert, während sie gleichzeitig eine signifikante Recheneffizienz für Edge-Computing bietet.

Oscar Rendón-Aldaraca, Héctor Fraire-Huacuja, Ana María Mendoza-Martínez, José Ángel Mendoza-Sierra2026-07-15