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2456 Arbeiten

💻 computer science

A Decentralized Multi-Metric Q-Learning Objective Function (MM-QLOF) for Efficient Routing in IoT Networks

Dieses Paper schlägt MM-QLOF vor, eine dezentrale Multi-Metrik-Q-Learning-Zielfunktion, die Paket-Erfolgsrate, erwartete Übertragungen und Kongestionsniveaus integriert, um eine autonome, adaptive Auswahl des Elternknotens in IoT-Netzwerken zu ermöglichen, wodurch die Paketlieferraten signifikant verbessert und die Latenz im Vergleich zu bestehenden RPL-Standards reduziert wird.

Youness TALBI, Abdelhadi ELOUDRHIRI HASSANI, Adil SALBI, Issam BOUGANSSA2026-06-29
💻 computer science

Breach to Resilience: A Conceptual Review of Multi-case Global Cyberattacks

Diese Arbeit präsentiert eine konzeptionelle narrative Literaturübersicht aus den Jahren 2020 bis 2025 zu Multi-Case-globalen Cyberangriffen, die die Unzulänglichkeiten traditioneller Sicherheitsmodelle hervorhebt und ein neues vierstufiges Framework vorschlägt, um das Verständnis und die Implementierung von Cyber-Resilienz voranzutreiben.

Emmanuel Olufemi Igbekele, Grace Funmilayo Smith, Olumide Victor Adams2026-06-29
💻 computer science

Multi-sensor Privacy Data Tampering Prevention Method under Flood Attacks

Dieses Papier schlägt eine Methode zur Vermeidung von Manipulation privater Sensordaten vor, die verteilte Authentifizierung, eine verbesserte AES-verschlüsselte T-Box und eine auf differenzieller Varianz basierende Flood-Attacken-Erkennung kombiniert, um die Sicherheit, Integrität und Vertraulichkeit von Daten während der Übertragung und Speicherung zu gewährleisten.

Aiping Liu, Zongbo Wu, Junjie Wu, Tianjun Ma2026-06-29
💻 computer science

A Privacy-Aware and Communication-Efficient Federated Spam Detection Framework for Multi-Cloud Environments

Dieses Paper schlägt FPSD-MCP vor, ein neuartiges Federated-Learning-Framework, das sichere Mehrparteienberechnung und homomorphe Verschlüsselung mit einer adaptiven Aggregationsstrategie integriert, um eine skalierbare, datenschutzwahrende und kommunikationseffiziente Spam-Erkennungslösung für heterogene Multi-Cloud-Umgebungen zu erreichen.

Shanmuga Priya R, Yogesh Rajkumar R, Chellaswamy C2026-06-29
💻 computer science

Intent-Guided Diffusion with Adaptive Intent Fusion for User Cold-Start Recommendation

Dieses Paper schlägt das Intent-Guided Diffusion Model (IGDM) vor, ein neuartiges Framework, das die User-Cold-Start-Empfehlung verbessert, indem es übertragbare latente Intent-Prototypen aus historischen Daten extrahiert, diese adaptiv mit spärlichen Nutzerinteraktionen fusioniert und einen Diffusions-basierten Entrauschungsprozess leitet, um die Präferenzschätzung zu verfeinern, wodurch bestehende Baselines auf mehreren realen Datensätzen übertrifft.

Lingxuan Li, Luofei Jia, Dafei Lin, Chongmin Wang, Yongxin Shi2026-06-29
💻 computer science

TRIDIS: A Comprehensive Medieval and Early Modern Corpus for Handwritten Text Recognition and Named Entity Recognition

Dieses Paper stellt TRIDIS vor, ein offenes, harmonisiertes Korpus mittelalterlicher und frühneuzeitlicher handschriftlicher Dokumente, das zur Unterstützung von Handschrifterkennung (Handwritten Text Recognition) und Eigennamenerkennung (Named Entity Recognition) entwickelt wurde, während es gleichzeitig eine innovative, auf Ausreißern basierende Evaluierungsstrategie vorschlägt, um die Einschränkungen konventioneller Zufallsaufteilungen beim Benchmarking von Kulturerbedokumenten zu adressieren.

Sergio Torres Aguilar2026-06-29
💻 computer science

Aye-Aye Optimizer (AAO): A Bio-Inspired Metaheuristic Algorithm Based on the Percussive Foraging Strategy

Dieses Paper stellt den Aye-Aye-Optimizer (AAO) vor, einen neuartigen bioinspirierten Metaheuristik-Algorithmus, der die perkussive Nahrungssuchstrategie des Aye-Aye-Lemuren durch drei adaptive Phasen nachahmt, um eine überlegene Balance zwischen Exploration und Exploitation, schnellere Konvergenz und eine robuste Performance bei Benchmark- und realen Optimierungsproblemen zu erreichen.

Sobhan Hajmohammadiᵃ, Mohammad Javad Mahmoodabadiᵃ, Shahrzad Saremiᵇ, Rania Shiblᶜ, Mingzhong Wangᵇ, Mansooreh Mirzaeiᵇ2026-06-29
💻 computer science

Structured Extraction and Standardized Reconstruction of Machining Process Documents Based on Vision Language Model under Low Resource Constraints

Dieses Paper schlägt ein auf einem Vision-Language-Modell basierendes Framework mit Constraint-Beispiel-Verifizierungs-Feedback und Konfidenzbewertung vor, um eine hochgenaue strukturierte Extraktion und standardisierte Rekonstruktion heterogener Fertigungsprozessdokumente unter Low-Resource-Beschränkungen zu erreichen, wodurch Halluzinationen effektiv reduziert und die Wissensdigitalisierung in der intelligenten Fertigung ermöglicht werden.

Li-Xu Mou, Liang Guo, Zhen Yuan, Yi-Qin Xiong2026-06-29
💻 computer science

Cybersecurity Risk Assessment of Smart Home IoT Ecosystems in the MENA Region

Diese Studie bewertet die Cybersicherheitsrisiken in Smart-Home-IoT-Ökosystemen in der MENA-Region durch eine Umfrage unter 164 arabischsprachigen Nutzern, die hohe Datenschutzbedenken und inkonsistente Schutzpraktiken aufzeigt, während sie gleichzeitig mehrschichtige Sicherheitsempfehlungen vorschlägt, die von Nutzerbewusstsein bis hin zu Blockchain-gestützten Lösungen reichen.

Hameed Almubark, Hamed Al-Raweshidy, Jenan Moosa Hasan, Ahmed Jedidi2026-06-29
💻 computer science

An Intelligent Symptom Based Disease Prediction and Preventive Healthcare Framework Using Hyper Parameterized Machine Learning Technique

Dieses Paper schlägt HyperTuneMed vor, ein intelligentes Framework, das einen hyperparametrisierten logistischen Regressionsalgorithmus nutzt, um Krankheiten basierend auf Benutzersymptomen mit überlegener Genauigkeit (bis zu 98,983 %) vorherzusagen und personalisierte präventive Gesundheitsrekommandationen bereitzustellen.

Surendra Kumar Surendra, Atul Lal Shrivastave Atul, Gaurav Kumar Gaurav, Sambit Satpathy Sambit, Dhirendra Kumar Shukla (…)2026-06-29