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2456 Arbeiten

💻 computer science

Contribution-Aware Federated Edge Learning for Robust Resource Allocation in Massive IoT Networks

Dieses Paper schlägt einen beitragsbewussten Federated Edge Learning Algorithmus (CA-FE-MADDPG) vor, der räumliche Interferenzmodellierung, feingliedrige Strafmechanismen und heuristisch gesteuerte Initialisierung integriert, um Spektruminterferenzen, unfaire Kreditallokation und die Nichtstationarität der Umgebung in massiven IoT-Netzwerken zu adressieren und dadurch den Systemdurchsatz, die Zugriffsraten sowie die Dienstqualität signifikant zu verbessern.

Hui Dun, Aowei Liu, Eryang Huan, Zhiyong Niu2026-07-08
💻 computer science

ADEST-U-Net: A Dual-Encoder Architecture for Cross-Organ and Cross-Modality Transfer Learning in Data-Scarce Medical Image Segmentation

Dieses Paper schlägt ADEST-U-Net vor, eine Dual-Encoder-Architektur, die Cross-Organ- und Cross-Modality-Transferlearning von MRT-Hirntumormodellen nutzt, um die Genauigkeit der Lebertumorsegmentierung in CT-Scans unter datenarmen Bedingungen signifikant zu verbessern und die Anzahl der falsch-positiven Ergebnisse zu reduzieren.

Riham Jeeballah, Hamza ZIDOUM, Adhari Al zaabi, Abdelhamid Abdessalem2026-07-08
💻 computer science

A Multi-Agent Generative AI Framework for Explainable Stock Market Analysis in Indian Equity Market

Dieses Paper präsentiert ein Five-Agent-Generative-AI-Framework, das technische, fundamentale und Sentiment-Analysen mit Anomalieerkennung und LLM-basierter Argumentation integriert, um erklärbare, konfidenzbewusste Aktienmarktprognosen für indische Aktien zu liefern und dabei eine Richtungsgenauigkeit von 72 % sowie einen Agenten-Konsens von 78 % erreicht.

R Ashok Kumar, Prashanth Gowda G D2026-07-08
💻 computer science

Software Framework for Anthropocentric Dispatch Management and Decision Support in Industry 5.0-Oriented Educational Processes

Dieses Paper präsentiert ein Software-Framework für das anthropozentrische Dispatch-Management in Bildungsumgebungen der Industrie 5.0, das chronotypbewusste Optimierung, adaptive Kriteriengewichtung und intelligente Entscheidungsunterstützung integriert, um die Dienstplanqualität, das Wohlbefinden der Studierenden sowie die akademischen Ergebnisse signifikant zu verbessern und gleichzeitig Fairness über alle Teilnehmergruppen hinweg zu gewährleisten.

Oleh Sytnik2026-07-08
💻 computer science

Explainable Agentic Decision Support for Project Governance in Agile–DevOps: A Multi-Agent Governance Framework for Project Managers

Dieses Paper präsentiert das AgileOps Agentic Framework (AAF), ein Multi-Agenten-Entscheidungsunterstützungssystem, das spezialisiertes DevOps-, SRE-, FinOps- und DevSecOps-Reasoning mit erklärbarer, evidenzbasierter Analyse integriert, um Projektmanagern dabei zu helfen, fragmentierte operative Telemetrie in handlungsrelevante Governance-Empfehlungen zu interpretieren, validiert durch kontrollierte Szenarien und reale Microservice-Benchmarks.

Suresh Kandasamy, Suresh Arumugam, Cynthia Jayapal2026-07-08
💻 computer science

Surgical Weight Injection for Capability-Targeted Editing of Aligned Large Language Models

Dieses Paper stellt SWIFT vor, ein gradientenfreies White-Box-Framework, das chirurgisch spärliche Steuerungsvektoren in die tiefen kritischen Schichten ausgerichteter Large Language Models injiziert, um unterdrückte Fähigkeiten mit hoher Auditierbarkeit, Revertierbarkeit und Lokalität wiederherzustellen und dabei eine nahezu vollüberwachte Fine-Tuning-Leistung in unter 10 Sekunden zu erreichen, während weniger als 1 % der Parameter modifiziert werden.

Qiuxiang li, ke xu, yubin qu, jianping wu2026-07-08
💻 computer science

LLM-Augmented Knowledge Graph Reasoning with Disentangled Multimodal Fusion for Explainable E-Commerce Conversion Predictio

Dieses Paper schlägt LADMF vor, ein einheitliches Framework, das durch die Integration von LLM-augmentierter Wissensgraph-Argumentation mit disentangled Multimodal Fusion und counterfactual causal Attention die Genauigkeit der E-Commerce-Konversionsvorhersage signifikant verbessert und menschenlesbare, treue Erklärungen generiert.

Meili Zhang, Weibo Shi2026-07-08
💻 computer science

Layer Wise IndoBERT Representation Evolution for Indonesian Misinformation Detection

Dieses Paper präsentiert eine systematische schichtweise Analyse von feinabgestimmten IndoBERT-Modellen zur Erkennung indonesischer Desinformation, die eine konsistente dreiphasige Repräsentationsentwicklung offenlegt, bei der kritische hoax-bezogene Merkmale in den mittleren Schichten gebildet und in den oberen Schichten konsolidiert werden, während gleichzeitig die unterschiedlichen funktionalen Rollen zwischen [CLS]- und Mean-Pooled-Repräsentationen hervorgehoben werden.

Rini Anggrainingsih, Julian Dewanto, Ghulam Mubashar Hassan2026-07-08
💻 computer science

DLMC_Net: Adaptive Self Attention Module and Customized Convolutional Neural Network with Borderline SMOTE for Classification of Malwares using Byte Code Images

Dieses Paper schlägt DLMC_Net vor, ein neuartiges Deep-Learning-Framework, das ein maßgeschneidertes CNN, ein adaptives Self-Attention-Modul und Borderline-SMOTE kombiniert, um eine State-of-the-Art-Genauigkeit (99,92 %) bei der Multi-Class-Malware-Klassifizierung mittels Bytecode-Bildern zu erreichen und damit etablierte Baseline-Modelle signifikant zu übertreffen.

Muhammad Imran Ali Khan, Hassaan Malik, Muhammad Nabeel Asghar, Sajid Iqbal2026-07-08
💻 computer science

Simulating Quiet Quitting: A Computational Experiment on Crisis Management Strategies using Generative Agents

Dieses Paper führt ein generatives Agenten-Framework ein, das das Phänomen des „Quiet Quitting“ erfolgreich simuliert und quantifiziert und aufzeigt, dass Strategien zur Bindung die Fluktuationsabsicht zwar signifikant reduzieren, deren Wirksamkeit jedoch entscheidend durch Persönlichkeitsmerkmale der Mitarbeiter moderiert wird, wodurch ein computergestütztes Testfeld für präzisionsorientiertes Krisenmanagement etabliert wird.

Rui Hong, Feng Yao, Peijun Ye, Tao Wang, Zhongshan Zhang2026-07-08