cs Arbeiten | Gist.Science

Internal Combustion Engine Optimization: An Improved Physics-Inspired Metaheuristic

Dieses Paper stellt die Internal Combustion Engine Optimization (ICEO) vor, einen neuartigen metaheuristischen Algorithmus, der vom Viertaktmotorzyklus inspiriert und von einem adaptiven Steuergerät (Engine Control Unit) gesteuert wird, welcher bei der Lösung hochdimensionaler, nichtlinearer Optimierungsprobleme durch die effektive Balance zwischen Exploration und Exploitation zur Vermeidung vorzeitiger Konvergenz die aktuellen State-of-the-Art-Methoden signifikant übertrifft.

Chabi A. R. Babatounde, Bastien Poggi, Evelyne Vittori, Thierry Antoine-Santoni, Antoine Aiello2026-07-01

💻 computer science

Transforming Industrial Supply Chains with AI and IoT in Industry 4.0: Productive and Sustainable Approaches

Dieses Paper untersucht das transformative Potenzial und die Herausforderungen von KI und IoT in den Lieferketten der Industrie 4.0 anhand globaler und regionaler Fallstudien und schlägt letztlich ein skalierbares Framework vor, das Pilotprojekte mit Governance-Mechanismen integriert, um sowohl Produktivität als auch Nachhaltigkeit zu erreichen.

Nayid Triana Guzman, Diego Mauricio Carmona2026-07-01

💻 computer science

Containment over Detection: Cryptographic Boundary Enforcement for Prompt Injection Defense in Agentic LLM Systems

Dieses Paper schlägt eine kryptografische Containment-Architektur vor, die agentische LLM-Systeme durch die Durchsetzung einer hochentropischen, token-authentifizierten syntaktischen Grenze zwischen Instruktionen und Daten gegen Prompt-Injection absichert, wodurch Injektionsversuche mit vernachlässigbaren Fehlerraten und minimalem Laufzeitaufwand strukturell inert gemacht werden.

Saurabh Sharma2026-07-01

💻 computer science

Adaptive Weighting for Multi-view Classification Based on Ensemble Learning

Dieses Paper schlägt AWMCEL vor, ein neuartiges Multi-View-Ensemble-Framework, das diskriminante kleinste Quadrate-Regression mit adaptiver Gewichtung und $\mathbf{G}_{1,2}$ -Norm-Regularisierung kombiniert, um automatisch optimale Gewichte für Klassifikatoren basierend auf deren Leistung zuzuweisen und dadurch komplementäre Informationen aus diversen Datenansichten ohne komplexe Parameterabstimmung effektiv zu nutzen.

Mohamed AIT BLAL, Ali Yahyaouy, Rosanna Verde, My Abdelouahed Sabri, Jamal Riffi, Hamid Tairi2026-07-01

💻 computer science

Source-Aware Reasoning for Large Language Models via Data Producer Scope Extension

Dieses Paper schlägt ein quellenspezifisches Reasoning-Framework für große Sprachmodelle vor, das den Inferenzbereich auf Datenproduzenten und deren übergeordneten Kontext ausweitet, wodurch eine präzisere Unterscheidung zwischen echten Systemanomalien und Datenartefakten ermöglicht wird, während gleichzeitig die Detektionsgenauigkeit signifikant erhöht und zeitliche Fehler reduziert werden.

Hong Su2026-07-01

💻 computer science

Review of Key Image Denoising Algorithms

Diese Arbeit überprüft zentrale Algorithmen zur Bildentstörung, analysiert die Leistungsfähigkeit von Gaußschen, linearen und nichtlinearen isotropen Glättungstechniken und kommt zu dem Schluss, dass sowohl lineare als auch nichtlineare Glättung effektive Lösungen zur Milderung des durch Rauschen verursachten Informationsverlusts bieten.

Chirantan Ghosh2026-07-01

💻 computer science

``Don't Teach Minerva'': Evaluating Retrieval-Augmented Refinement for Low-Resource Latin Translation with New Benchmarks

Dieses Paper stellt eine vollständig reproduzierbare, Open-Source-Retrieval-Augmented-Pipeline vor, die feinabgestimmte und Zero-Shot-Large-Language-Models kombiniert, um eine GPT-5.1-äquivalente Leistung bei der Übersetzung von ressourcenarmen lateinischen Texten zu erzielen, validiert durch neue aufgabenbezogene Trainingskorpora und anspruchsvolle Out-of-Domain-Benchmarks.

Sergio Torres Aguilar2026-07-01

💻 computer science

DuTLR-Net: A Deep Unrolled Tensor Low-RankNetwork with Cross-Scale Manifold Alignment forHyperspectral Image Classification

Dieses Paper schlägt DuTLR-Net vor, ein tiefes unrolled Tensor Low-Rank-Netzwerk, das physikalische Prioren über ein Cross-Scale Manifold Alignment-Modul und ein ADMM-basiertes iteratives Optimierungsbackbone integriert, um eine überlegene, interpretierbare hyperspektrale Bildklassifizierung mit hoher räumlich-spektraler Konsistenz zu erreichen, selbst in Szenarien mit geringer Stichprobengröße.

Rui Zhang, Yongqi Chang, Qiang Li, Xinchen Wang, Xiaowan Li2026-07-01✓ Author reviewed ⓘ

💻 computer science

Blockchain for Sustainable Computing in Carbon Markets: Hybrid Consensus and Osmosis

Dieses Paper schlägt ein nachhaltiges Blockchain-Framework für Kohlenstoffmärkte vor, das einen hybriden Proof-of-Stake- und Proof-of-Work-Konsensmechanismus für kleine bis mittlere Anwendungen mit der Osmosis-DeFi-Plattform für groß angelegte Operationen kombiniert und dadurch signifikante Verbesserungen bei der Energieeffizienz, dem Durchsatz und der Latenz im Vergleich zu traditionellen Systemen nachweist.

Sasi Kala Rani K, Jeyasiba Ponmani Sami, Rajesh Sharma R, Sridhar D, Sungheetha Akey2026-07-01

💻 computer science

Detecting Fake Information Through Source Verification with NLP

Dieses Paper schlägt einen Quellverifizierungsansatz zur Erkennung von E-Mail-basiertem Phishing vor, der NLP zur Extraktion der Zielinstitutionen mit Web-Mining kombiniert, um bereitgestellte URLs und Inhalte mit offiziellen Websites zu vergleichen, wobei eine Genauigkeit von 96 % erreicht und bestehende Detektionsdienste übertroffen werden.

Ahmadou Faissal, Gildas Wappamsa Bouba, Franklin Tchakounte, Abdoul Azize Kindo, Abidemi Kuburat Adedeji, Claude Fachkha2026-07-01

← Zurück Weiter →