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Algorithmic Penalty for Non-Native Voices: A Three-Arm Diagnostic Accuracy Audit of Five Commercial AI Text Detectors Against Pre-LLM Scientific Literature — Protocol for the AUDIT-AI Study

Die AUDIT-AI-Studie ist ein präregistriertes, dreiarmiges Audit zur diagnostischen Genauigkeit, das darauf ausgelegt ist, zu quantifizieren, ob kommerzielle KI-Textdetektoren wissenschaftliche Langformliteratur von Institutionen mit nicht-muttersprachlichem Englisch systematisch im Vergleich zu von Muttersprachlern verfassten Werken und verifizierten KI-Umschreibungen als KI-generiert missklassifizieren.

Adnan Agha, Eram Anwar2026-07-07

💻 computer science

Memory Mechanisms in Multivariate Time Series: A Survey of Architectures, Retrieval, and Evolution

Diese Übersicht formalisiert Gedächtnismechanismen in der multivariaten Zeitreihenprognose als Interaktionen zwischen gespeicherten Zuständen, Zugriffsfunktionen und Aktualisierungsfunktionen, indem sie die jüngere Literatur in die Kategorien Architektur, Abruf und Evolution organisiert, um offene Herausforderungen zu identifizieren und eine Roadmap für den Entwurf auditierbarer, adaptiver Prognosesysteme vorzuschlagen.

Sibo Qi, Peng Chen, Wuman Luo2026-07-07

💻 computer science

Research on intelligent compression and quality enhancement of surveillance videos based on lightweight algorithms

Dieses Paper schlägt ein neuartiges leichtgewichtiges konvolutionales Transformer-Modell vor, das eine hierarchische progressive Wissensdestillation mit Multi-Teacher sowie gerichtete Kompression nutzt, um eine effektive Kompression und Qualitätsverbesserung von Überwachungsvideos bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung hoher Genauigkeit und geringem Speicherverbrauch zu erreichen.

Junjie Zha, Aiguo Teng, Xinwen Shan, Jiaxin Lu, Jiajia Zhu, Zihan Liu2026-07-07

💻 computer science

PV-YOLO: Collaborative Lightweight Improved YOLOv8 for Micro-Defect Detection of Photovoltaic Cells in UAV Edge Inspection

Dieses Paper stellt PV-YOLO vor, eine leichte, kollaborative Verbesserung von YOLOv8n, die durch vier maßgeschneiderte Module die Genauigkeit und den Recall bei der Erkennung von Mikodefekten auf Photovoltaikzellen signifikant erhöht und gleichzeitig den Rechenaufwand reduziert, was eine Echtzeit-Inspektion an der Edge mit 140 FPS auf UAVs ermöglicht.

Yufen Liu, Zhixiong Guo, Yutong Chen2026-07-07

💻 computer science

A Machine-Checked Cost Analysis of the BMSSP Recurrence in Isabelle/HOL With a Non-Vacuous Size-Parametric Runtime Witness

Diese Arbeit präsentiert die erste maschinell überprüfte Formalisierung der BMSSP-Rekurrenz, die dem deterministischen $O(m \log^{2/3} n)$ SSSP-Algorithmus von 2025 zugrunde liegt, in Isabelle/HOL, und liefert damit einen nicht-trivialen, größenparametrischen Beweis seiner $O(|V| \cdot (\ln |V|)^{2/3})$ Laufzeit auf einer unbeschränkten Graphfamilie, ohne sich auf Axiome oder unbewiesene Annahmen zu verlassen.

Arthur Ramos, David Hulak, Ruy de Queiroz2026-07-07

💻 computer science

Character Classification in Industrial Environments with Restricted Alphabets: A Comparative Evaluation of Deep Learning Architectures

Diese Studie zeigt, dass EfficientNet-B0 andere Deep-Learning-Architekturen, einschließlich Vision Transformern, bei der industriellen Zeichenklassifizierung mit eingeschränkten Alphabeten und spärlichen Daten übertrifft, was den anhaltenden Vorteil konvolutionaler induktiver Biases in solchen begrenzten Umgebungen hervorhebt.

Christian Lazo, Mirko Gueregat, Israel Díaz2026-07-07

💻 computer science

Clinical Equivalence of Privacy-Preserving Federated Learning: A Consortium Blockchain Framework with Equivalence Testing

Diese Studie zeigt, dass ein modulares Consortium-Blockchain-Framework, das Differential Privacy, homomorphe Verschlüsselung und Smart Contracts integriert, klinische Äquivalenz zu Standard-Federated-Learning für Aufgaben der Hospitalmortalität und Radiographie erreicht, was beweist, dass robuste Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen die prädiktive Nützlichkeit nicht beeinträchtigen.

Zakariae SAIDI, Ouidad Akhrif, Younes El Bouzekri El Idrissi2026-07-07

💻 computer science

Physics-informed graph learning of collapse distance in complex networks

Dieses Paper führt die „Collapse Distance“ ein, eine konfigurierbare Sicherheitsmarge-Metrik zur Quantifizierung der Nähe zum Netzwerkausfall, und schlägt TCR-GIN vor, ein physik-informiertes Graph-Learning-Framework, das diese Metrik effizient und präzise schätzt, um Echtzeit-Sicherheitsmanagement und Frühwarnsignale über diverse komplexe Netzwerke hinweg zu ermöglichen.

Xin Lu, Jie Zhang, Tao Wang, Yatai Ji, Hua He, Zhengqiu Zhu, Bo-quan Zhang, Xin Zhou, Changjun Fan, Bin Chen, Manlio De (…)2026-07-07

💻 computer science

AVTF-Net: Attention-Guided Visual–Textual Fusion with AlexNet and BERT for Multimodal Fake News Detection

Dieses Paper schlägt AVTF-Net vor, ein multimodales Deep-Learning-Framework, das ein modifiziertes AlexNet und ein fein abgestimmtes BERT mittels eines Early-Fusion- und Attention-Mechanismus integriert, um Fake News durch das Erfassen kreuzmodaler Inkonsistenzen effektiv zu detektieren und dabei eine State-of-the-Art-Leistung mit einer Genauigkeit von 95,80 % auf dem Fakeddit-Datensatz zu erzielen.

Asad Ur Rehman2026-07-07

💻 computer science

Diacritic-Aware Post-OCR Correction for Vietnamese Scanned Documents: A Lightweight Baseline for Low-Quality Document Digitization

Dieses Paper schlägt eine leichtgewichtige, ressourceneffiziente Post-OCR-Korrektur-Pipeline vor, die speziell darauf ausgelegt ist, die Genauigkeit gescannter vietnamesischer Dokumente durch die Behebung von Diakritika-Fehlern mittels einer Kombination aus Bildvorverarbeitung, Wörterbuch-basierter Korrektur und regelbasierter Wiederherstellung zu verbessern, und bietet somit eine praktische Baseline für Szenarien der Digitalisierung mit geringen Ressourcen.

Nguyễn Tuệ An, Trần Thị Lan2026-07-07

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