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3657 Arbeiten

💻 Informatik

ZIRF: Zero-Initialized Residual Fusion for Small Object Detection

Dieses Paper schlägt Zero-Initialized Residual Fusion (ZIRF) vor, ein leichtgewichtiges Cross-Layer-Modul, das durch null-initialisierte Residuen und Gating-Mechanismen multiskalige Merkmale direkt in die Detektionsausgaben integriert, um die semantische Verdünnung bei der Detektion kleiner Objekte zu mildern und dadurch die mittlere Average Precision auf Datensätzen wie SODA-D und VisDrone zu verbessern, ohne die ursprüngliche Ausgabe des Baseline-Modells zu verändern.

Seon-Min Kim, Seung-Hwi Choi, Sung-Wook Park, Chun-Bo Sim, Se-Hoon Jung2026-10-22
💻 Informatik

Peer-Conditioned Observation Representation for Peer Adaptation in Multi-Agent Reinforcement Learning

Dieses Paper schlägt die Peer-Conditioned Observation Representation (PCOR) vor, eine Methode, welche die Multi-Agenten-Adaption an heterogene Peers unter partieller Beobachtbarkeit verbessert, indem sie eine asymmetrische induktive Verzerrung erzwingt, bei der Peer-Repräsentationen die Interpretation von Beobachtungsmerkmalen bedingen, anstatt als parallele Eingaben zu einem gemeinsamen Encoder zu dienen.

Daipeng Li, Pei Xu, Shiyue Cao, Likun Yang, Shihang Zhang, Tong Wang, Kaiqi Huang2026-10-22
💻 Informatik

Predicting semantic consistency between images and Korean hashtags on Instagram

Dieses Paper schlägt ein fünfstufiges ordinales Klassifizierungsframework zur Vorhersage der semantischen Konsistenz zwischen Bildern und koreanischen Instagram-Hashtags vor und zeigt auf, dass ein feinabgestimmtes, an das Koreanische angepasstes CLIP-Modell sowohl seinem englischen Gegenstück als auch klassischen Klassifikatoren auf einem mit GPT-4o annotierten Datensatz überlegen ist, während es gleichzeitig die intrinsische Ambiguität der Aufgabe und die entscheidende Bedeutung der linguistischen Eignung für das multimodale Verständnis hervorhebt.

Jiyoon Oh, Jangmin Oh2026-10-22
💻 Informatik

JACC v1.0: High-productivity Performance Portability in the LLVM-compiled Julia Language

Dieses Paper stellt JACC v1.0 vor, ein vereinheitlichtes Framework für die LLVM-kompilierte Sprache Julia, das hochproduktive, portable und hochperformante parallele Programmierung über diverse CPU- und GPU-Architekturen hinweg durch eine einzige Codebasis ermöglicht.

Philip W Fackler, Pedro Valero-Lara, Narasinga Rao Miniskar, Steven Hahn, Het Mankad, Doris Chiang, Jose Gonzalez, Jhonn (…)2026-10-22
💻 Informatik

ChunkGuard: a user-space secure file storage system with chunk- level encryption and integrity protection

ChunkGuard ist ein sicheres Dateispeichersystem im User-Space, das eine Chunk-basierte AES-128-CTR-Verschlüsselung und HMAC-SHA256-Integritätsprüfung einsetzt, um die Vertraulichkeit von Daten zu schützen und Manipulationen zu erkennen, wobei funktionale Sicherheit erreicht wird, während gleichzeitig Festplatten-I/O als den primären Leistungsengpass identifiziert wurde.

Biryomumeisho Joshua, Ocen Emmy Fred, Bbosa Denis, Fred Paul Mark Jjunju2026-10-22
💻 Informatik

GRIDGUARD-AI: Scenario-Held-Out Cyberattack Detection with Explainable Assurance and Bounded Agentic Investigation

Dieses Paper stellt GRIDGUARD-AI vor, ein erklärbares, Human-in-the-Loop-Agenten-Framework, das maschinelles Lernen mit deterministischer Risikoeskalation integriert, um ungesehene Cyberangriffe in intelligenten Stromnetzen zu erkennen, wobei es eine hohe Sicherheitsgarantie durch eine rigorose Szenario-Held-out-Evaluierung demonstriert und gleichzeitig die gegenwärtige Notwendigkeit einer umfassenden menschlichen Überprüfung vor der Implementierung hervorhebt.

Stephen Kamran, Farah Saman2026-10-22
💻 Informatik

Goal Completion and State Preservation: Case Studies of GUI-Derived Agent Tools

Diese Arbeit zeigt auf, dass die Wiederverwendung aufgezeichneter GUI-Operationen als parametrisierte Werkzeuge die Erfolgsraten bei der Aufgabenerfüllung signifikant erhöht und die Anzahl der Modellaufrufe für Software-Agenten im Vergleich zu rohem Code verringert, während sie gleichzeitig die kritische Notwendigkeit hervorhebt, den persistenten Anwendungszustand und Kollateralschäden zu bewerten, um eine zuverlässige Workflow-Ausführung zu gewährleisten.

Dekuan Li2026-10-22
💻 Informatik

Retrieval-Augmented Generation for Taxpayer Advisory in an LMIC Setting: A Proof-of-Concept Evaluation of Statutory Legal Retrieval

Diese Studie präsentiert eine Proof-of-Concept-Evaluierung eines Frameworks für die Retrieval-Augmented Generation zur Steuerberatung in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen und zeigt auf, dass die semantische Abfrage der nationalen Einkommensteuergesetzgebung eine hohe Genauigkeit bei der Identifizierung gesetzlicher Bestimmungen erreichen kann, um das fundierte Prompting von Sprachmodellen zu unterstützen, während gleichzeitig die Notwendigkeit einer weiteren Validierung der Generierungsqualität und der rechtlichen Konformität vor dem Einsatz hervorgehoben wird.

Omara Innocent, Okasio Emmanuel, Akello Matilda Sandra, Fred Paul Mark Jjunju, Denis Bbosa2026-10-22
💻 Informatik

Multimodal Temporal Deep Learning for ESG Assessment and Sustainability Forecasting: Implications for Responsible Business in Emerging Markets

Dieses Paper schlägt ein Multi-Tier Deep Learning Framework (MTDLF) vor, das eine PhoBERT-basierte vietnamesische Textkodierung mit zeitlicher Finanzmodellierung kombiniert, um die Mitgliedschaft im Vietnam Sustainability Index für Schwellenmarktunternehmen präzise vorherzusagen und damit kritische Lücken in der Verarbeitung unstrukturierter ESG-Daten sowie in der longitudinalen Trajektorienanalyse zu schließen.

Thinh Tran Thanh, Dang Le Huu, Huong Pham Thai Huynh, Tuyen Pham Thi Ngoc, Trang Nguyen Thi Thuy, Duy Thanh Tran2026-10-22
💻 Informatik

Real-Time Driver Emotion Detection Using Convolutional Neural Network and Computer Vision for Road Safety.

Dieses Paper präsentiert einen vorläufigen Python-basierten Prototyp zur Echtzeit-Erkennung von Fahreremotionen unter Verwendung von Haar-Cascade-Gesichtserkennung und einem vortrainierten CNN zur Identifizierung unsicherer emotionaler Zustände, wobei die Machbarkeit durch kontrollierte Tests demonstriert wird, während gleichzeitig Einschränkungen wie das Fehlen einer Ground-Truth-Validierung, von Echtzeit-Fahrzeugaufnahmen sowie der gemessenen Klassifizierungsgenauigkeit explizit anerkannt werden.

Mayuri Salunke2026-10-22