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💻 Informatik

Hierarchical Reinforcement Learning-Based Adaptive Denoising and Reversible Color Restoration Method for Complex Degraded Murals

Dieses Paper schlägt ein auf hierarchischem bestärkendem Lernen basierendes Framework vor, das die Wandmalerei-Restaurierung in eine koordinierte High-Level-Regionenselektion und Low-Level-adaptive Operationen zerlegt und reversible Merkmalsbeschränkungen nutzt, um effektiv ein Gleichgewicht zwischen Rauschunterdrückung, struktureller Treue und konservativer Farbwiederherstellung bei komplex degradierten Wandmalereien zu erreichen.

Minjie Xu2026-09-01
💻 Informatik

Quantum Trust Reinforced Transformer Framework for Trust Aware Autonomous Navigation with Adaptive Path Planning

Dieses Paper stellt QTR-Net vor, ein vereinheitlichtes, quantenunterstütztes und vertrauensbewusstes Transformer-Framework für die autonome Navigation, das Trajektorienvorhersage, dynamische Vertrauenskartierung und hybride quanten-klassische Pfadoptimierung integriert, um eine robuste, adaptive Steuerung in komplexen Verkehrsumgebungen zu erreichen.

Poojitha S.A., Swapna C, Venkata Bala Annapurna P, Ramesh Babu Pedditi, Sriharsha Vikruthi, Seelam Visweswara Rao2026-09-01
💻 Informatik

LoRA-Based Diffusion Data Augmentation for Underwater Garbage Detection: An Empirical Study with YOLOv8s

Diese Studie zeigt, dass die Integration von LoRA-angepasstem Stable Diffusion mit ControlNet zur synthetischen Datenaugmentation die Leistung der auf YOLOv8s basierenden Unterwasser-Müllerkennung moderat verbessert, wenngleich ihre Wirksamkeit je nach Objektklasse variiert und von der Qualität der generierten Bilder sowie der Annotationsgenauigkeit abhängt.

Zhen-Yu Wu, Wei-An Chen, Chia-Hui Liu2026-09-01
💻 Informatik

LLM-Driven Data Augmentation and Fine-Tuned Transformers vs. Few-Shot LLMs for Arabic Propaganda Technique Detection

Dieses Paper präsentiert eine umfassende Pipeline für die Erkennung arabischer Propaganda, die demonstriert, wie durch GPT-4.1 gesteuerte Few-Shot-Datenaugmentation traditionelle Methoden signifikant übertrifft, wodurch ein feinabgestimmtes BERT-Modell in die Lage versetzt wird, State-of-the-Art-Ergebnisse (F1-Micro=0,66) zu erzielen, die sowohl frühere Benchmarks als auch Few-Shot-LLM-Ansätze übertreffen, während gleichzeitig aufgezeigt wird, dass linguistische Merkmale schädlich sind und die Datenaugmentation der entscheidende Erfolgsfaktor in diesem ressourcenarmen, unausgewogenen Szenario ist.

Heba Mohammed Abed, Iyad H. Alshami, Motaz K H Saad2026-09-01
💻 Informatik

CandidateFusion-MKAN: A Unified Framework for Robust Multimodal Crisis Classification across Diverse Supervision and Evidence Conditions

CandidateFusion-MKAN ist ein vereinheitlichtes Framework, das eine robuste multimodale Krisenklassifizierung mit einem einzigen Ausgang erreicht, indem es modalitätsgestütztes Kandidatenmengen-Lernen, Kandidatenmengen-Likelihood und begrenzte adaptive Soft-Targets integriert, um vielfältige Überwachung, fehlende oder degradierte Evidenz sowie widersprüchliche oder komplementäre Hinweise effektiv zu handhaben.

Zequn Wang, Shanshan Li, Qingjie Liu, Zhian Pan, Guan Li2026-09-01
💻 Informatik

From Physics to Attention: Building Vision Transformers from Oscillatory Neural Network Hardware

Dieses Paper stellt HoKuVit vor, einen skalierbaren Convolutional Vision Transformer, der Kuramoto-basierte konvolutionale und Hopfield-basierte lineare Schichten in eine Oscillatory Neural Network-Architektur integriert, wodurch eine State-of-the-Art-Performance auf CIFAR-10 erreicht wird, während gleichzeitig ein gangbarer Weg für die Skalierung von ONNs auf tiefe KI-Pipelines aufgezeigt wird.

Tamas Endrei, Andras Horvath, Gyorgy Csaba2026-09-01
💻 Informatik

Geometry-aware LegONet for PDE Learning on Arbitrary Domains

Dieses Paper führt die Geometry-aware LegONet (gLegONet) ein, ein modulares Operator-Learning-Framework, das physikalische Mechanismen durch das Vortrainieren variabler Blöcke auf einem ambulanten Spektralbereich von spezifischen Geometrien entkoppelt und diese durch randdefinierte affine Mannigfaltigkeiten an beliebige Zieldomänen anpasst, wodurch wiederverwendbares PDE-Lösen und das Entdecken von Gesetzen ohne geometrie-spezifisches Retraining ermöglicht wird.

Jiahao Zhang, Yueqi Wang, Guang Lin2026-09-01
💻 Informatik

The Saudi Legal Corpus for AI: An Auditable, Official-Source-Grounded, Article-Level Corpus of Saudi Arabian Legislation

Dieses Paper stellt das Saudi Legal Corpus für KI vor, einen umfassenden, offiziell quellbasierten und auditierbaren Datensatz auf Artikelebene mit 290 saudischen Rechtsinstrumenten, der eine einzigartige Herkunftsnachverfolgung, strukturierte analytische Ebenen wie Zitiergraphen und Glossare für definierte Begriffe sowie einen Retrieval-Benchmark aufweist, der die überlegene Leistung der metadaten-gestützten Suche gegenüber Standard-Baselines für arabisches juristisches NLP demonstriert.

Abdullah Almohammedi2026-09-01
💻 Informatik

Sense-Augmented Corpus for Sanskrit-English Machine Translation: Corpus Construction, Model Fine-Tuning, and Evaluation

Diese Arbeit befasst sich mit der Herausforderung der lexikalischen Ambiguität in der Sanskrit-Englisch-Maschinentranslation, indem sie unter Verwendung von LLMs und einem benutzerdefinierten Sense-Inventar ein sinnserweiterte paralleles Korpus erstellt und zeigt, dass die explizite Einbeziehung von Wortsinnsinformationen die Übersetzungsqualität über verschiedene Modellarchitekturen hinweg signifikant verbessert.

Anagha Pradeep, Sriram Krishnan, Ketaki Shetye, Bassam Adnan, Radhika Mamidi2026-09-01
💻 Informatik

Design and Implementation of a Fully Automated Smart Restaurant Using Mobile Applications and Service Robots

Dieses Papier präsentiert das Design und die Implementierung eines vollautomatisierten intelligenten Restaurantsystems, das mobile Anwendungen, IoT-Infrastruktur und Serviceroboter integriert, um menschliche Intervention zu eliminieren, was zu signifikanten Verbesserungen bei Wartezeiten, Bestellgenauigkeit und Liefergeschwindigkeit führt, während gleichzeitig eine exzellente Benutzerfreundlichkeit erreicht wird.

Seeram Srinivasa Rao, . S. N. Padhi, Seeram Venkata Sai Pujitha, Seeram Venkat Sai Divya2026-09-01