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💻 computer science

Selective State Space Models in Medical Imaging: A Systematic Review of Mamba-Based Architectures and Clinical Applications

Diese systematische Übersicht über 445 aktuelle Studien (2024–2026) identifiziert CNN-Mamba-Hybride als die effizienteste Architektur für die medizinische Bildgebung aufgrund ihrer linearen Komplexität, während sie gleichzeitig kritische Herausforderungen wie den Verlust von räumlichen Informationen und den Speicherverbrauch hervorhebt, die durch native 3D-Blöcke adressiert werden müssen, um die klinische Integration zu ermöglichen.

Ali Emre Gök, Mustafa Yurdakul, Şakir Taşdemir2026-06-25
💻 computer science

Hybrid Intrusion Detection System for IoT and Cloud Environments

Diese Arbeit schlägt ein hybrides Intrusion-Detection-Framework vor und evaluiert dieses, welches überwachtes Lernen (Random Forest und XGBoost) mit einem auf einem LSTM-Autoencoder basierenden Anomalieerkennungsmodell auf abgestimmten IoT- und Cloud-Datensätzen kombiniert, wobei aufgezeigt wird, dass dieser Ansatz zwar die Robustheit der Erkennung und den Recall für unbekannte Angriffe signifikant verbessert, jedoch einen Kompromiss mit erhöhten Falsch-Positiv-Raten und reduzierter Präzision erfordert.

Dipo Dunsin, Raju Molla, Alireza Esfahani2026-06-25
💻 computer science

The Lightweight Cherry Tomato Fruit Maturity Detection Method Based on Improved YOLOv10n

Dieses Paper schlägt YOLOv10n-FBD vor, ein leichtgewichtiges Modell zur Erkennung des Reifegrades von Cherrytomaten, das CCFM-Feature-Fusion, PSA-BiFormer-Attention und eine C2f-Dual-Strategie integriert, um eine hohe Präzision (94,3 % mAP) und Geschwindigkeit (369 FPS) zu erreichen und gleichzeitig die Modellgröße sowie die Rechenkomplexität im Vergleich zu bestehenden Methoden signifikant zu reduzken.

Ji Cai, Shuaishuai Cui, Baofan Chen, Yuhao Hao, Kun Wang, Guozhu Song2026-06-25
💻 computer science

LSTM-Based Speech Recognition for Assamese: A Low-Resource Language Approach

Diese Studie schlägt ein LSTM-basiertes Spracherkennungssystem für die ressourcenarme Sprache Assamesisch vor, das einen selbst kuratierten Datensatz und hybride akustische Merkmale nutzt, um eine Genauigkeit von 95 % zu erreichen, während gleichzeitig die Herausforderungen durch phonetische Ähnlichkeiten zwischen Vokalen hervorgehoben werden.

Manash Choudhuri Choudhuri, Deepjyoti Kalita Kalita, Sanjib Kr Kalita Kalita2026-06-25
💻 computer science

Visual Context-Aware and Spatial Receptive Field-Based algorithm for mural inpainting

Dieses Papier schlägt einen visuellen kontextbewussten und auf dem räumlichen rezeptiven Feld basierenden Algorithmus vor, der residuelle Zustandsraummodellierung, Leitvektoren und multiskalige deformierbare Aufmerksamkeit integriert, um Dunhuang-Wandmalereien effektiv zu restaurieren, indem es lokales Pixelvergessen und unzureichende räumliche Wahrnehmung adressiert und dadurch die Qualitätsmetriken der Restaurierung signifikant verbessert.

Yang Liu, Zhongmin Liu, Wenjin Hu2026-06-25
💻 computer science

A Deep Cross Neural Network Framework for Stealthy Hardware Trojan Identification in FPGA

Dieses Papier schlägt ein Deep Cross Neural Network (DCNN)-Framework vor, das eine Genauigkeit von 98,4 % bei der Erkennung von heimlichen Hardware-Trojanern in FPGA-basierten VLSI-Schaltkreisen durch die Extraktion und Korrelation struktureller und funktionaler Merkmale erreicht und somit eine zuverlässige Lösung bietet, welche die Abhängigkeit von Golden-Reference-Modellen reduziert.

Kishor Bhagat, Gayatri Phade2026-06-25
💻 computer science

The Evaluation–Action Gap in Digital Accessibility Research: A Systematic Review of Automation Bias, Sectoral Concentration, and User Exclusion

Diese systematische Übersichtsarbeit von 104 Studien zeigt auf, dass die Forschung zur digitalen Barrierefreiheit von automatisierten Werkzeugen dominiert und auf den Bildungs- sowie den Regierungssektor konzentriert ist, wodurch eine „Evaluierungs–Handlungs-Lücke“ entsteht, in der methodische Bequemlichkeit und sektorale Voreingenommenheit nutzerzentrierte Ansätze verdrängt haben und es versäumt wurde, die hartnäckigen Barrieren der Barrierefreiheit über das letzte Jahrzehnt hinweg zu beseitigen.

Ibrahim Emara2026-06-25
💻 computer science

OntoLearner: A Modular Python Library for Ontology Learning with Large Language Models

Das Papier stellt OntoLearner vor, ein modulares Open-Source-Framework, das den Ontologie-Zugriff, LLM-gesteuerte Lernpipelines und standardisiertes Benchmarking über 22 Domänen hinweg vereinheitlicht und aufzeigt, dass der primäre Engpass beim Ontologie-Lernen in einer strukturellen Diskrepanz zwischen der Wissenskodierung des Modells und der ontologischen Organisation liegt, statt in der Modellkapazität selbst.

Hamed Babaei Giglou, Jennifer D’Souza, Andrei Aioanei, Nandana Mihindukulasooriya, Sören Auer2026-06-25
💻 computer science

Curriculum-Aligned Analysis of Assessment Feedback: A Retrieval-Augmented Large Language Model Approach for Revealing Fine-Grained Student Error Patterns in Higher Education

Diese Studie schlägt einen Retrieval-Augmented Large Language Model-Ansatz vor, der unstrukturierte Bewertungsrückmeldungen mit hoher Genauigkeit in lehrplankonforme Fehlermuster transformiert und es Lehrteams ermöglicht, die Auswirkungen der Instruktion zu reflektieren und gezielte Lehrplanüberarbeitungen in der Hochschulbildung zu steuern.

Linxin Hua, Jia Xu, Lirui Guo, Nan Zheng, Qingtan Shen, Dilang Tan, Ye Lu2026-06-25
💻 computer science

Comparative Analysis of LLM-Based Conversational Agents as an Assistive Technology for Web Interaction

Diese Studie bewertet die Wirksamkeit von vier führenden, auf LLMs basierenden konversationellen Agenten als assistive Technologien für die Web-Navigation und stellt fest, dass sie zwar ein vielversprechendes Potenzial aufweisen, die Barrierefreiheit für diverse Nutzergruppen durch das Interpretieren von Seitenstrukturen und die Anleitung von Interaktionen zu verbessern, ihre Leistung jedoch zwischen den verschiedenen Tools erheblich variiert.

Giuseppe Della Penna, Marina Buzzi, Barbara Leporini2026-06-25