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💻 Informatik

Attention-Enhanced Temporal Convolutional Network for Continuous Word-Level Indian Sign Language Recognition

Dieses Paper schlägt ein durch Attention-Mechanismen erweitertes Temporal Convolutional Network (TCN)-Framework für die kontinuierliche wortbasierte Erkennung der indischen Gebärdensprache vor, das Mediapipe zur Landmarken-Extraktion und dilatierte Faltungen nutzt, um räumlich-zeitliche Merkmale effektiv zu erfassen, wobei es eine überlegene Leistung im Vergleich zu BiGRU-, BiLSTM- und Hybridmodellen auf einem spezialisierten Datensatz demonstriert.

Aswani Sivan¹, E. Chandra Eswaran¹2026-09-04
💻 Informatik

CP-GOF: A Center-Object-Faithful and Age-Aware Training-Time Pruning Method for Gaussian Opacity Fields

Das Papier schlägt CP-GOF vor, eine Pruning-Methode während der Trainingszeit für Gaussian Opacity Fields, die ein altersbewusstes, kostenloses exponentielles gleitendes Durchschnitts-Wichtigkeitsmaß sowie einen zentrumsgeschützten Mechanismus nutzt, um redundante Gaussians zu eliminieren und gleichzeitig die geometrische Treue zu bewahren sowie den Speicher-Overhead zu reduzieren.

Yudai Wang, Dekang Yao, Liyan Qin, Yingao Liu, Fanggui Cai, Zhiying Cui, Zan Wang2026-09-04
💻 Informatik

A Study on the Intelligent Recommendation of Interdisciplinary Student Innovation and Entrepreneurship Projects Integrating Knowledge Graphs and Graph Neural Networks

Dieses Papier schlägt das KG-GNN-IPR-Modell vor, welches Wissensgraphen und Graph Neural Networks integriert, um die Genauigkeit, Robustheit und Erklärbarkeit von Empfehlungen für interdisziplinäre Innovations- und Entrepreneurship-Projekte von Studierenden zu verbessern, indem es heterogene Bildungsdaten und mehrstufige Kompetänzergänzungen effektiv nutzt.

Yanhong Wu¹, Lina Guo¹, Qi Li¹, Chengyu Sun2026-09-04
💻 Informatik

Zero-Harm Feature Calibration and Adaptive Boundary Query for Tiny Object Detection

Dieses Paper schlägt ein gemeinsames Optimierungs-Framework für die Detektion winziger Objekte vor, das die Zero-Harm Feature Calibration (ZFC) zur Vermeidung von Repräsentationskollaps und einen Statistical Boundary Allocator (SBA) für die adaptive Query-Zuweisung kombiniert, wodurch State-of-the-Art-Leistung auf AI-TOD-V2 und VisDrone-DET2019 bei signifikanter Reduzierung der Rechenkosten erreicht wird.

Yingying Zhai, Chang He, Zhi Wang, Zezheng Feng, Bin Wang, Xiaochun Yang2026-09-04
💻 Informatik

ESLA: Empirical and Semantic Label Alignment for Multi-Source NER Transfer in Unlabeled Target Domains

Das Paper stellt ESLA vor, ein Framework, das empirische Vorhersagekonsistenz und semantische Repräsentationen kombiniert, um heterogene Named Entity Recognition-Labels über mehrere Quellbereiche hinweg auszurichten, was einen effektiven domänenübergreifenden Transfer auf unbeschriftete Zielbereiche ermöglicht, ohne dass eine Überwachung auf der Zielseite erforderlich ist.

Xiaobo Zhang, Congqing He, Ying He, Jian Peng, Dajie Fu, Tien-Ping Tan2026-09-04
💻 Informatik

Multi-Scale Attention-Enhanced EfficientNet for Automated Gleason Grading of Prostate Cancer

Diese Studie stellt das Multi-Scale Efficient Attention Convolutional Network (MSEACN) vor, ein Deep-Learning-Modell auf Basis von EfficientNetB7 und dualen Attention-Mechanismen, das eine State-of-the-Art-Leistung mit einer Genauigkeit von 97,69 % und einem Cohen-Kappa-Wert von 0,98 für die automatisierte Gleason-Graduierung von Prostatakrebs unter Verwendung des PANDA-Datensatzes erreicht.

Olushola Olawuyi, Serestina Viriri, Samson Akinpelu2026-09-04
💻 Informatik

Fourier Double Gate Physics-Informed Neural Networks for Multiscale PDE Solutions and Spatiotemporal Field Modeling

Dieses Paper schlägt das Fourier Double Gate Physics-Informed Neural Network (FDG-PINN) vor, welches multiskalige Fourier-Feature-Kodierung, eine Double-Gate-Architektur und adaptive Verlustgewichtung integriert, um den Spectral Bias und das Gradientenungleichgewicht zu überwinden und dadurch eine überlegene Genauigkeit bei der Lösung multiskaliger partieller Differentialgleichungen sowie der Rekonstruktion komplexer spatiotemporaler Temperaturfelder zu erreichen.

Guangzheng Zhu, Changgui Gu, Hailing Wang2026-09-04
💻 Informatik

An Expert System to Generate Domain-Specific Programs using Natural Language Processing

Dieses Paper schlägt ein domänenspezifisches Expertensystem vor, das die natürliche Sprachverarbeitung nutzt, um automatisch ausführbaren Quellcode aus Benutzeranforderungen zu generieren, wobei demonstriert wird, dass die Beschränkung des Anwendungsbereichs die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Programme signifikant erhöht.

Abdo Talab ALGhazali, Sameer Kharaman, Mohammed Mazen AlMahayri2026-09-04
💻 Informatik

Exploring Digital Pathology for Tongue Tumour Tissue analysis using machine vision Techniques: An automated Approach

Diese Arbeit schlägt ein automatisiertes digitales Pathologie-Framework vor, das ein neuartiges Contrast Stretched Convolutional Neural Network (CSCNN)-Modell und fortschrittliche Bildvorverarbeitungstechniken nutzt, um Zungentumorgewebe präzise zu klassifizieren und zu gradieren, wobei eine Genauigkeitsrate von 98 % erreicht wird, die bestehende State-of-the-Art-Transfer-Learning-Modelle übertrifft.

Prabhakaran M, Malathy Chidambaranathan, Gayathri M, Protyusha GB2026-09-04
💻 Informatik

An Attention-Guided Transfer Learning Framework for Automated Basal Cell Carcinoma Diagnosis from Histopathological Images

Diese Studie schlägt ein aufmerksamkeitsgesteuertes Transfer-Learning-Framework vor, das einen hybriden Kanal-Räumlich-Aufmerksamkeitsmechanismus mit der EfficientNet-B2-Architektur integriert, um eine hohe Genauigkeit, Robustheit und Interpretierbarkeit bei der automatisierten histopathologischen Diagnose des Basalzellkarzinoms zu erreichen.

Alireza Fallahi, Soussan Irani, Arash Dehghan, Seied Parsa Saleh, Hassan Khotanlou2026-09-04