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2456 Arbeiten

💻 computer science

Issue-Centric Autonomous Thinking Scheduling for Robots in Dynamic Environments

Dieses Paper schlägt ICATS vor, ein Issue-Centric Autonomous Thinking Scheduling Framework, das es Robotern in dynamischen Umgebungen ermöglicht, die interne kognitive Verarbeitung zu priorisieren, indem es vielfältige Faktoren wie unerledigte Aufgaben und aufkommende Risiken als dynamische Issues behandelt, wodurch es herkömmliche Fixed-Baseline-Methoden in Bezug auf gewichtete Belohnung und Statuserkennung übertrifft.

Hong Su2026-07-14
💻 computer science

An Interactive Decision Support Dashboard for Monitoring and Forecasting UAC Care System Operations Using Streamlit and Power BI

Dieses Paper präsentiert ein interaktives Entscheidungsunterstützungs-Dashboard für das UAC Care System, das unter Verwendung von Python, Streamlit, SQLite und Power BI entwickelt wurde und Echtzeitüberwachung, prädiktive Analysen sowie Szenarioplanung integriert, um die operative Sichtbarkeit und evidenzbasierte Entscheidungsfindung für öffentlich-rechtliche Fallmanager zu verbessern.

Gunjan Sahoo2026-07-14
💻 computer science

RL-Trust RPL: A Reinforcement Learning-Based Adaptive Trust Framework for Sinkhole Attack Mitigation in Multicast RPL Networks

Dieses Papier schlägt RL-Trust RPL vor, ein auf Reinforcement Learning basierendes adaptives Vertrauensframework, das Sinkhole-Angriffe in Multicast-RPL-Netzwerken mildert, indem es Knotenverhalten wie Paketlieferung und Energieverbrauch überwacht, um bösartige Knoten zu erkennen und zu isolieren und dadurch die Routing-Sicherheit sowie die Netzwerkleistung zu verbessern.

P. Deepavathi, Chockalingam A, Pavitha A, Preethi C, Thangaselvi P, Kalaiselvi S2026-07-14
💻 computer science

A Hybrid GA-DL Framework for Energy-Efficient Clustering and Lifespan Extension in RWSNs

Dieses Paper schlägt ein hybrides Framework aus Genetischem Algorithmus und Deep Learning vor, das ein leichtgewichtiges ResNet-Modell mit einem benutzerdefinierten GA-gesteuerten Optimierungsschema integriert, um eine schnelle, energieeffiziente Auswahl von Clusterköpfen in wiederaufladbaren drahtlosen Sensornetzwerken zu ermöglichen und dadurch den ersten Knotentod signifikant zu verzögern sowie eine nahezu Echtzeit-Performance ohne den iterativen Overhead traditioneller heuristischer Methoden zu erreichen.

Yen-Wu Ti, Rei-Heng Cheng, Songlin Wei, Wenfeng Huang, Chih-Min Yu2026-07-14
💻 computer science

Predicting Traffic Accidents and Fatalities with Transformer-Based Models and Big Data for Enhanced Policy and Safety Insights

Diese Studie schlägt ein skalierbares, Big-Data-gestütztes Framework vor, das einen Spatio-Temporal Parallel Transformer (STPT) und Clustering-Techniken nutzt, um Verkehrsunfälle und Todesfälle in Bangkok präzise vorherzusagen und somit evidenzbasierte politische Interventionen zur Verbesserung der städtischen Verkehrssicherheit zu ermöglichen.

Sudarat Sukjaroen, Xiaodan Dong, ST Boris Choy, Weidong Huang, Adel Fadhl Noor Ahmed2026-07-14
💻 computer science

PHUE: Progressive hardness-aware undersampling ensemble for imbalanced data classification

Dieses Paper schlägt PHUE vor, eine progressive, härtebewusste Undersampling-Ensemble-Methode, die dynamisch kritische Mehrheitsklassen-Proben nahe der Entscheidungsgrenze auswählt und eine Multi-Metrik-gewichtete Integration einsetzt, um bestehende Algorithmen bei der Klassifizierung von unbalancierten Daten signifikant zu übertreffen.

Qiangkui Leng, Kexin Zhang, XinLian Pan, ChangZhong Wang2026-07-14
💻 computer science

Rigid Object Pose Estimation via High-order Feature Recalibration and Distribution-aware Geometric Reasoning

Dieses Paper schlägt das Moment-guided Progressive Geometric Reasoning (MPGR)-Framework vor, welches die robuste 6D-Pose-Schätzung unter schwerer Okklusion adressiert, indem es die Aufgabe als distributionsbewusstes Inferenzproblem reformuliert, das hochordentliche statistische Modellierung nutzt, um fragmentierte geometrische Strukturen zu reparieren und die Merkmalskonsistenz zu verbessern.

Wei Liu, Bingbing Zhang, Changhong Jiang, Yanbo Wang, Huifen Tong2026-07-14
💻 computer science

Graph Neural Network-Based Team Sports Performance Analysis and Tactical Strategy Optimization

Dieses Paper schlägt ein auf Graph Neural Networks basierendes Framework vor, das Mannschaftssportarten als dynamische heterogene Graphen modelliert, um die offensive Effizienz und defensive Formationen vorherzusagen und gleichzeitig taktische Strategien durch Graph Reinforcement Learning und kontrafaktisches Schließen zu optimieren, wobei es eine überlegene Leistung gegenüber bestehenden Baselines auf Datensätzen der UEFA Champions League und der NBA demonstriert.

Honghong Song2026-07-14
💻 computer science

Enhanced Classifications of Skin  Melanoma, Actinic Keratosis, and Basal Cell Carcinoma Tumors Versus Normal Tissues Utilizing  YOLOv11 and  EfficientNetV2M  Deep Learning Models

Diese Arbeit evaluiert die Modelle YOLOv11 und EfficientNetV2M auf dem unbalancierten HAM10000-Datensatz zur Klassifizierung von Hauttumoren und zeigt auf, dass YOLOv11 eine überlegene Recall (86,5 %) für ein hochsensitives Screening erreicht, während EfficientNetV2M in Kombination mit einem SVM-Klassifikator eine höhere Spezifität (96,8 %) für eine präzise Triage bietet.

Salah Aly, Alaa Awad2026-07-14
💻 computer science

Hybrid Quantum Intelligence for Detecting Sophisticated Financial Fraud in Dynamic Transaction Ecosystems

Dieses Paper schlägt ein umfassendes hybrides Quanten-Klassik-Framework vor, das aus fünf spezialisierten Modellen (QAFEN-CNN, VQTM-LSTM, QGCL-Net, QVAE-DD und QMRL-XAI) besteht, welche kollektiv die Genauigkeit der Erkennung von Finanzbetrug, die Anpassungsfähigkeit an dynamische Ökosysteme sowie die regulatorische Erklärbarkeit durch fortschrittliche Quanten-Feature-Verschränkung, Graphkonstruktion und Meta-Reinforcement-Learning-Techniken verbessern.

MUDIMELA MADHUSUDHAN, Pramoda Patro2026-07-14