cs Arbeiten | Gist.Science

Dynamic Precision Math Engine for Linear Algebra and Trigonometry Acceleration on Xtensa LX6 Microcontrollers

Diese Arbeit stellt einen dynamischen Präzisions-Rechenmotor für ESP32-Mikrocontroller vor, der durch die Kombination von Q16.16-Festkomma-Arithmetik, einem CORDIC-Trigonometriemodul und einem cache-optimierten Matrixmultiplikationskern die Rechengeschwindigkeit für lineare Algebra und Trigonometrie im Vergleich zur Standard-Bibliothek um das 18- bis 25-fache steigert, während eine Laufzeit-Precision-Schaltung den nahtlosen Wechsel zwischen fester und Gleitkommapräzision ermöglicht.

Elian Alfonso Lopez Preciado2026-03-11💻 cs

Can ChatGPT Generate Realistic Synthetic System Requirement Specifications? Results of a Case Study

Die Studie zeigt, dass ChatGPT zwar in der Lage ist, realistische synthetische Systemanforderungsspezifikationen zu generieren, jedoch LLM-basierte Qualitätsbewertungen keine vollständige Ersatz für gründliche Expertenbewertungen darstellen können.

Alex R. Mattukat, Florian M. Braun, Horst Lichter2026-03-11💻 cs

Predictive Spectral Calibration for Source-Free Test-Time Regression

Die Arbeit stellt Predictive Spectral Calibration (PSC) vor, einen quellfreien Testzeit-Anpassungsrahmen für Bildregression, der durch Block-Spektralanpassung und die Kalibrierung verbleibender spektraler Abweichungen die Leistung unter starken Verteilungsverschiebungen verbessert.

Nguyen Viet Tuan Kiet, Huynh Thanh Trung, Pham Huy Hieu2026-03-11💻 cs

The Virtuous Cycle: AI-Powered Vector Search and Vector Search-Augmented AI

Dieser Tutorial-Übersichtsartikel aus ICDE 2026 beleuchtet die sich gegenseitig verstärkende Beziehung zwischen KI und Vektorsuche, bei der KI die Effizienz der Suche optimiert und Vektorsuche durch RAG-Frameworks die Fähigkeiten von Sprachmodellen erweitert, um gemeinsam einen „tugendhaften Kreislauf" intelligenter Informationssysteme zu schaffen.

Jiuqi Wei, Quanqing Xu, Chuanhui Yang2026-03-11💻 cs

Robust Provably Secure Image Steganography via Latent Iterative Optimization

Die Arbeit stellt ein robustes und nachweislich sicheres Bild-Steganographie-Framework vor, das auf latenter iterativer Optimierung basiert und durch die schrittweise Verfeinerung latenter Variablen die Extraktionsgenauigkeit unter verschiedenen Bildverarbeitungsbedingungen signifikant verbessert, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen.

Yanan Li, Zixuan Wang, Qiyang Xiao, Yanzhen Ren2026-03-11💻 cs

ProvAgent: Threat Detection Based on Identity-Behavior Binding and Multi-Agent Collaborative Attack Investigation

Die Arbeit stellt ProvAgent vor, ein Framework, das durch die Kombination von traditioneller Anomalieerkennung, graphenbasiertem Identitäts-Verhaltens-Binding und einem kollaborativen Multi-Agenten-System die Erkennung von Advanced Persistent Threats verbessert und autonome, kosteneffiziente Angriffsermittlungen ermöglicht.

Wenhao Yan, Ning An, Linxu Li, Bingsheng Bi, Bo Jiang, Zhigang Lu, Baoxu Liu, Junrong Liu, Cong Dong2026-03-11💻 cs

Evidential Perfusion Physics-Informed Neural Networks with Residual Uncertainty Quantification

Die Studie stellt EPPINN vor, einen evidenzbasierten physikinformierten neuronalen Netzwerk-Ansatz zur zuverlässigen und unsicherheitsbewussten Schätzung von Perfusionsparametern in der CT-Perfusionsbildgebung bei Schlaganfällen, der durch die Modellierung von physikalischen Restfehlern mittels Normal-Inverse-Gamma-Verteilungen sowohl die Genauigkeit als auch die Zuverlässigkeit der Diagnose verbessert.

Junhyeok Lee, Minseo Choi, Han Jang, Young Hun Jeon, Heeseong Eum, Joon Jang, Chul-Ho Sohn, Kyu Sung Choi2026-03-11💻 cs

SinGeo: Unlock Single Model's Potential for Robust Cross-View Geo-Localization

Die Arbeit stellt SinGeo vor, ein einfaches Framework, das durch ein duales diskriminatives Lernverfahren und eine Curriculum-Learning-Strategie ein einzelnes Modell für eine robuste, feld-of-view-unabhängige Geolokalisierung befähigt und dabei den aktuellen Stand der Technik auf mehreren Benchmarks übertrifft.

Yang Chen, Xieyuanli Chen, Junxiang Li, Jie Tang, Tao Wu2026-03-11💻 cs

A Simple Constructive Bound on Circuit Size Change Under Truth Table Perturbation

Diese Arbeit stellt explizit eine obere Schranke von $O(n)$ für die Änderung der optimalen Schaltkreisgröße bei einer Störung der Wahrheitstabelle dar, erweitert sie auf den allgemeinen Hamming-Abstand und bestätigt sie durch exhaustive SAT-basierte Berechnungen für $n=4$ im AIG-Basis-System, wobei die Tightness der Schranke nachgewiesen wird.

Kirill Krinkin2026-03-11✓ Author reviewed ⓘ💻 cs

PixelConfig: Longitudinal Measurement and Reverse-Engineering of Meta Pixel Configurations

Die Studie „PixelConfig" analysiert mittels eines Reverse-Engineering-Frameworks die Konfigurationen des Meta-Pixels auf tausenden Gesundheits- und Kontroll-Websites und stellt fest, dass sensible Daten trotz eingesetzter Schutzmechanismen aufgrund standardmäßig aktiver Tracking-Funktionen häufig erfasst werden.

Abdullah Ghani (Lahore University of Management Sciences), Yash Vekaria (University of California, Davis), Zubair Shafiq (University of California, Davis)2026-03-11💻 cs

EventVGGT: Exploring Cross-Modal Distillation for Consistent Event-based Depth Estimation

Die Arbeit stellt EventVGGT vor, ein neuartiges Framework, das durch die erstmalige distillation von räumlich-zeitlichen und multi-view geometrischen Priors aus dem Visual Geometry Grounded Transformer (VGGT) in den Event-Bereich eine konsistente und präzise ereignisbasierte Tiefenschätzung ermöglicht, indem es die inhärente zeitliche Kontinuität von Event-Daten explizit modelliert.

Yinrui Ren, Jinjing Zhu, Kanghao Chen, Zhuoxiao Li, Jing Ou, Zidong Cao, Tongyan Hua, Peilun Shi, Yingchun Fu, Wufan Zhao, Hui Xiong2026-03-11💻 cs

Training-Free Coverless Multi-Image Steganography with Access Control

Die Arbeit stellt MIDAS vor, ein trainingsfreies, diffusionsbasiertes Framework für coverless Steganographie, das durch latente Fusion und einen Random-Basis-Mechanismus eine robuste Zugriffskontrolle für mehrere Bilder ermöglicht und dabei hohe Bildqualität sowie Resistenz gegen Steganalyse gewährleistet.

Minyeol Bae, Si-Hyeon Lee2026-03-11💻 cs

GeoBenchr: An Application-Centric Benchmarking Suite for Spatiotemporal Database Platforms

Das Paper stellt GeoBenchr vor, eine Open-Source-Benchmarking-Suite, die durch die Evaluierung von Spatiotemporal-Datenbanksystemen anhand realer Anwendungsfälle aus Bereichen wie Radfahren, Luftfahrt und Schifffahrt eine umfassende, anwendungsorientierte Leistungsanalyse ermöglicht.

Tim C. Rese, Nils Japke, Diana Baumann, Natalie Carl, David Bermbach2026-03-11💻 cs

Vision-Augmented On-Track System Identification for Autonomous Racing via Attention-Based Priors and Iterative Neural Correction

Diese Arbeit stellt ein neuartiges, visuell gestütztes Systemidentifikationsframework für autonomes Rennfahren vor, das durch die Kombination eines CNN-basierten Reibungspriors und eines S4-Modells zur Erfassung dynamischer Residuen die Genauigkeit der Tire-Parameter-Schätzung erheblich verbessert und die Konvergenz bei Kaltstarts beschleunigt.

Zhiping Wu, Cheng Hu, Yiqin Wang, Lei Xie, Hongye Su2026-03-11💻 cs

YOLO-NAS-Bench: A Surrogate Benchmark with Self-Evolving Predictors for YOLO Architecture Search

Die Arbeit stellt YOLO-NAS-Bench vor, das erste Surrogat-Benchmark für YOLO-Architektursuche, das durch einen selbstentwickelnden Mechanismus einen hochpräzisen Vorhersage-Modell schafft, um kostspielige Trainingsprozesse zu umgehen und überlegene Detektor-Architekturen zu entdecken.

Zhe Li, Xiaoyu Ding, Jiaxin Zheng, Yongtao Wang2026-03-11💻 cs

RiO-DETR: DETR for Real-time Oriented Object Detection

Die Arbeit stellt RiO-DETR vor, den ersten Echtzeit-Transformer für die Detektion orientierter Objekte, der durch innovative Ansätze wie content-gesteuerte Winkelabschätzung, entkoppelte periodische Verfeinerung und dichte O2O-Überwachung die Herausforderungen der Winkelperiodizität und des erweiterten Suchraums überwindet, um einen neuen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit zu erreichen.

Zhangchi Hu, Yifan Zhao, Yansong Peng, Wenzhang Sun, Xiangchen Yin, Jie Chen, Peixi Wu, Hebei Li, Xinghao Wang, Dongsheng Jiang, Xiaoyan Sun2026-03-11💻 cs

The framework to unify all complexity dichotomy theorems for Boolean tensor networks

Dieses Papier stellt ein umfassendes Rahmenwerk vor, das die Komplexitätsdichotomien für alle ungelösten Zählprobleme von Booleschen Tensor-Netzwerken durch die Klassifizierung der zugrunde liegenden endlichen Gruppen von binären Funktionen in neun Fälle vereint und dabei spezifische Fälle wie zyklische Gruppen löst oder Fortschritte erzielt.

Mingji Xia2026-03-11💻 cs

CIGPose: Causal Intervention Graph Neural Network for Whole-Body Pose Estimation

Die Arbeit stellt CIGPose vor, ein Framework, das mittels kausaler Intervention und Graph-Neural-Networks störende visuelle Kontexteinflüsse eliminiert, um robuste und anatomisch plausible Ganzkörper-Pose-Schätzungen zu erreichen und dabei neue State-of-the-Art-Ergebnisse auf dem COCO-WholeBody-Datensatz zu erzielen.

Bohao Li, Zhicheng Cao, Huixian Li, Yangming Guo2026-03-11💻 cs

MetaDAT: Generalizable Trajectory Prediction via Meta Pre-training and Data-Adaptive Test-Time Updating

Die Arbeit stellt MetaDAT vor, ein Verfahren zur Vorhersage von Trajektorien, das durch Meta-Learning während des Trainings und einen datenadaptiven Mechanismus zur Anpassung von Lernraten und Aktualisierungsfrequenzen während des Testens eine robuste Generalisierung unter Verteilungsverschiebungen ermöglicht.

Yuning Wang, Pu Zhang, Yuan He, Ke Wang, Jianru Xue2026-03-11💻 cs

An Analysis of Modern Web Security Vulnerabilities Inside WebAssembly Applications

Diese Arbeit zeigt auf, dass binäre Sicherheitslücken in WebAssembly-Modulen herkömmliche Web-Sicherheitsmechanismen untergraben und zu Angriffen wie SQL-Injection führen können, und bietet darauf aufbauend defensive Strategien zur Risikominderung.

Lorenzo Corrias, Lorenzo Pisu, Davide Maiorca, Giorgio Giacinto2026-03-11💻 cs

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