💻 Category

cs

3900 Arbeiten

💻 Informatik

Design and Development of a Low-Cost AI-Based Robotic Face for Real-Time Visual Tracking and Voice Interaction

Dieses Paper präsentiert das Design und die Evaluierung eines kostengünstigen, auf Raspberry Pi basierenden Robotergesichts, das OpenCV für visches Echtzeit-Tracking und eine Servosteuerung zur Nachahmung menschlicher Gesichtsausdrücke und Kopfbewegungen nutzt, wobei eine Detektionsgenauigkeit von 92,4 % bei minimaler Latenz erreicht wird, während gleichzeitig Sicherheitsaspekte für intelligente interaktive Systeme berücksichtigt werden.

Kashif Ahmed Siddiqui, Abdul Rahman Owaise, Mohammed Abdul Baseer farhan, Mohammed Noorullah Khan2026-09-02
💻 Informatik

A Path Planning Method for Fire Detection in Educational Experimental Zones Based on an Improved Deep Q-learning Algorithm

Dieses Paper schlägt einen verbesserten Deep-Q-Learning-Algorithmus für die Branderkennung durch UAVs in experimentellen Bildungszonen vor, der eine Multi-Objective-Reward-Optimierung, diagonale Bewegungsanreize und A*-inspirierte Beschränkungen integriert, um im Vergleich zu konventionellen Methoden die Pfadeffizienz signifikant zu steigern, das Risiko zu reduzieren und die Erfolgsraten der Mission zu verbessern.

Lingqing Feng, Yujing Liu, LULU ZHENG2026-09-02
💻 Informatik

GHD-DETR: Gated Hierarchical Dynamic Architecture for Object Detection Under Complex Imaging Conditions

Das Papier schlägt GHD-DETR vor, eine neuartige Detection-Transformer-Architektur, die die Module GatedNestStage, BDB und HAGF umfasst, um die Robustheit der Objekterkennung für kleine, verdeckte und kontrastarme Objekte unter komplexen Bildbedingungen signifikant zu verbessern und dabei erhebliche Leistungssteigerungen auf anspruchsvollen Datensätzen wie RTTS, HazyDet und DUO zu erzielen.

Zidian Wei, Wei Feng, Linghan Jiang, Zunwang Ke2026-09-01
💻 Informatik

Dual-Branch Adaptive Diffusion and Motion-Guided Temporal Alignment for Robust Invisible Video Watermarking

Dieses Paper schlägt ein duales Zweig-Framework für adaptive Diffusion und bewegungsgesteuerte zeitliche Ausrichtung vor, das durch die Kombination von inhaltsadaptiver lokaler Diffusion mit koordinatenbewusster globaler Verankerung den Zielkonflikt zwischen Unauffälligkeit und Robustheit bei unsichtbaren Videowasserzeichen effektiv löst, um eine überlegene Leistung gegenüber lokalem Zuschnitt und anderen Angriffen zu erzielen.

Zhanglei Huang, Chenming Yao, Jianfeng Lu, Qihao Liang, LI LI, Zhiheng Zhang2026-09-01
💻 Informatik

A Deep Learning Framework for Multi-Class Lung Disease Detection Using CXR Imaging

Diese Studie schlägt ein Bias-bewusstes Deep-Learning-Framework vor, das einen kuratierten, einheitlich vorverarbeiteten Multi-Quellen-CXR-Datensatz und einen Quellenvorhersage-Sanity-Check nutzt, um Datensatz-Ursprungs-Bias zu mildern, wobei demonstriert wird, dass ein maßgeschneidertes ResNet-38-Modell eine überlegene Genauigkeit der Multi-Klassen-Lungenkrankheitserkennung von etwa 93 % im Vergleich zu tieferen ResNet-Architekturen erreicht.

Neha Sehgal, Md. Arquam, Tayyab Khan, Akanksha Mrinali2026-09-01
💻 Informatik

A Hybrid Machine-Learning Based Security Algorithm for Improved Detection of Distributed-Denial-of-Services Attacks in Internet of Things Networks

Dieses Paper schlägt ein hybrides, auf maschinellem Lernen basierendes Sicherheitsframework (MLBS) vor, das K-Nearest Neighbors (KNN) und rekursive neuronale Netze (RNN) integriert, um eine überlegene Genauigkeit und Robustheit bei der Erkennung von Distributed-Denial-of-Service (DDoS)-Angriffen in Internet-of-Things (IoT)-Netzwerken zu erreichen, wobei es konventionelle Modelle mit einer Erkennungsrate von 98,72 % übertrifft.

Coster Baloyi, Topside Ehleketani Mathonsi, Tshimangadzo Mavin Tshilongamulenzhe, Tonderai Muchenje, Du Plessis Daniel2026-09-01
💻 Informatik

An Adaptive Multi-Scale Multi-Expert Hybrid Deep Learning Framework for Explainable Breast Cancer Histopathological Image Classification

Diese Studie schlägt ein adaptives Multi-Skalen-Multi-Experten-Hybrid-Deep-Learning-Framework vor, das EfficientNetB7 und Vision Transformer mit dynamischer Merkmalsfusion und Aufmerksamkeitsverfeinerung kombiniert, um eine erstklassige Genauigkeit und Erklärbarkeit bei der Klassifizierung von histopathologischen Brustkrebsbildern auf dem BreakHis-Datensatz zu erreichen.

Praveen Kumar Kalangi, Sammulal Porika2026-09-01
💻 Informatik

Identifying and Characterizing Risk Areas in Public API Support: An Integrated Analysis of YouTube APIs

Diese Arbeit präsentiert eine empirische Studie zu YouTube-APIs, die Korrelationsanalysen und baumbasierte Modelle auf 8.743 Stack-Overflow-Interaktionen nutzt, um durch umweltbedingte, codebezogene und dokumentationsbezogene Faktoren getriebene Hochrisiko-Supportbereiche zu identifizieren und zu charakterisieren und somit umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der API-Supportqualität und der Antwortzeiten zu liefern.

Sultan Alanazy, Jeff Tian, Abdullah Bokhary2026-09-01
💻 Informatik

UAD-YOLO: An Efficient Context-Aware and Shape-Aware Framework Based on YOLOv11 for Urban Anomaly Detection in Complex Scenes

Dieses Papier präsentiert UAD-YOLO, ein effizientes, auf YOLOv11 basierendes Framework, das durch Large Separable Kernel Attention, Reparameterised Convolution und Shape-IoU Loss verbessert wurde, um eine hochpräzise Echtzeit-Erkennung urbaner Anomalien in komplexen Szenen zu erreichen, validiert durch einen neuen Datensatz und überlegene Leistungsmetriken gegenüber Baseline-Modellen.

Chen Shiying2026-09-01
💻 Informatik

An explainable hierarchical machine learning framework for schizophrenia biomarker detection based on electroencephalogram signals

Diese Studie präsentiert ein erklärbares hierarchisches maschinelles Lernframework, das die Sequential Forward Selection mit der SHAP-Analyse integriert, um robuste EEG-Biomarker wie die frontale Permutationsentropie und temporale Spektralmerkmale zu identifizieren und dabei eine Genauigkeit von bis zu 81,44 % bei der Unterscheidung von Schizophrenie-Patienten von gesunden Kontrollgruppen erreicht.

Mohammadreza Norouzi, Fatemeh Farokhshad, Amirhesam Ghasri, Sara Bagherzadeh, Pouya Tolou Kouroshi, Ahmad Shalbaf2026-09-01