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2305 Arbeiten

💻 computer science

Latent Attribution Regularization: Cross-Domain Attribution-Consistency Training for Stable NLP Explanations

Dieses Paper führt die Latent Attribution Regularization (LAR) ein, eine Methode während der Trainingszeit, die die Konsistenz der Attribution unter semantisch erhaltenden Synonym-Substitutionen erzwingt, und zeigt auf, dass sie die Stabilität gradientenbasierter Erklärungen in feinabgestimmten Transformern signifikant verbessert, ohne die Modellgenauigkeit zu beeinträchtigen, während sie gleichzeitig etabliert, dass eine korrekte Token-Ausrichtung essenziell ist, um eine solche Stabilität präzise zu messen.

Junaid Hassan2026-09-10
💻 computer science

A Multi-Feature Fusion-Based Obfuscation-Resistant Malware Detection Scheme

Dieses Paper schlägt TriFuseDroid vor, ein robustes Android-Malware-Erkennungsschema, das die Auswirkungen von Code-Obfuskation auf statische Merkmale analysiert und ein Multi-Feature-Fusionsnetzwerk verwendet, um resiliente statische Ansichten in Bildrepräsentationen umzuwandeln, wodurch eine hohe Genauigkeit und Generalisierung gegenüber diversen Obfuskationstechniken erreicht wird, ohne dass obfuskierte Trainingsproben erforderlich sind.

Jiyun Yang, Zhengdong Wan, Fan Mei, Xintong Cai, Tao Xiang2026-09-10
💻 computer science

The Efficacy of Artificial Intelligence Models in Diagnosing Knee Fractures from X-ray Images using Hybrid Attention Architecture

Diese Studie zeigt, dass zehn vielfältige Deep-Learning-Modelle, einschließlich CNNs und Vision Transformern unter Verwendung eines Multi-View-Attention-Mechanismus, eine hohe diagnostische Genauigkeit und schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeiten für Kniebrüche auf Röntgenbildern erreichen, was auf ihr starkes Potenzial als klinische Entscheidungsunterstützungswerkzeuge selbst in ressourcenarmen Umgebungen hindeutet.

Francisco Fernández Schlein, Rodrigo De Marinis Acle, Luis Irribarra Trivelli, Mario Orrego Luzoro2026-09-10
💻 computer science

Development of a Data-Driven Class and Thesis/Capstone Defense Scheduling Decision Support System for Higher Education

Diese Studie präsentiert ein webbasiertes Entscheidungsunterstützungssystem, das die Terminplanung für Kurs- und Abschlussarbeitsverteidigungen durch einen einschränkungsbewussten, regelbasierten Workflow integriert und dabei eine hohe Nutzerzufriedenheit sowie operative Effizienz bei Einsätzen an zwei Hochschuleinrichtungen nachweist.

Ailen Laguda, Richard Rabulan2026-09-10
💻 computer science

A Multimodal Deep Learning Approach for Robust Structural Health Monitoring of Bridges Using Sensor and Visual Data Fusion

Dieses Paper schlägt ein robustes multimodales Deep-Learning-Framework vor, das eine CNN-basierte visuelle Risserkennung mit LSTM-verarbeiteten Sensortime-Serien-Daten fusioniert, um die Generalisierungsbeschränkungen einmodaler Ansätze zu überwinden und dabei eine Gesamtgenauigkeit von 94 % sowie einen verbesserten Recall für eine nachhaltige Überwachung des Brückenzustands in Smart Cities zu erreichen.

Muhammad Hasham Kashif2026-09-10
💻 computer science

Ctrl+You: A Smart Adaptive Accessibility Interface

Dieses Paper präsentiert „Ctrl+You“, eine cloudbasierte, adaptive Barrierefreiheits-Schnittstelle, die assistive Werkzeuge über Web-, Desktop- und Mobilplattformen hinweg über ein einziges Benutzerprofil vereinheitlicht, wobei durch eine zweiwöchige Feldevaluation am UMED Disability Centre in Mumbai demonstriert wird, dass dieser Ansatz Dateneingabefehler und das Eingreifen von Betreuern für Menschen mit unterschiedlichen Behinderungen signifikant reduziert.

Snowy Fernandes, Angela Dsouza, Steve Anthony, Sangeeta Parshionikar2026-09-09
💻 computer science

Zero-Shot Low-Light Image Enhancement via HMC-Based Diffusion Posterior Refinement with Phase Constraints

Dieses Paper schlägt ein Zero-Shot-Framework zur Verbesserung von Bildern bei schlechten Lichtverhältnissen vor, das ein vortrainiertes Diffusionsmodell als Prior nutzt und dessen Vorhersagen mittels Hamiltonian-Monte-Carlo-Sampling unter Fourier-Phasen-Beschränkungen verfeinert, um effektiv Rauschen zu unterdrücken, strukturelle Details zu bewahren und Messkonsistenz ohne zusätzliches Training zu gewährleisten.

Jiahua Liu, Yang Zheng, Ji Li, Zhaoqiang Liu2026-09-09
💻 computer science

Isolated Sign Language Recognition in Low-Resolution Videos via Privileged Knowledge Distillation

Dieses Paper schlägt ein Privileged Knowledge Distillation-Framework (PKD-ISLR) vor, das die isolierte Gebärdenspracherkennung in niedrig auflösenden Videos verbessert, indem diskriminatives Wissen von einem multimodalen hochauflösenden Lehrer-Modell auf einen niedrig auflösenden Schüler überträgt und dabei bestehende Baselines auf den WLASL- und ASLCitizen-Benchmarks übertrifft.

Zeynep Gokce Aker, Yunus Can Bilge, Nazli Ikizler-Cinbis, Pinar Duygulu2026-09-09
💻 computer science

MDRC: Mechanism-Decoupled Retrieval-Guided Conditional Recovery for Incomplete Multimodal Emotion Recognition

Dieses Paper schlägt MDRC vor, ein mechanismus-entkoppeltes, abrufgesteuertes bedingtes Recovery-Framework, das die unvollständige multimodale Emotionserkennung adressiert, indem es gemeinsam-private Semantik modelliert und Retrieval-Evidenz durch kontrollierte Prior-Steuerung und begrenzte Residual-Verfeinerung nutzt, um die Robustheit gegenüber fehlenden Modalitäten zu erhöhen.

Qianxi Zhang, Shengcai Wang, Nengchao Wu, Junjie Bao, Xinyu Yang, Na Cui, Rangxiang Zhao, Qing Tao, Li Liu2026-09-09