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💻 computer science

FluxGraph: Synergizing Dynamic Graph Attention and Flux Memory for Unsupervised Time Series Anomaly Detection

FluxGraph ist ein unüberwachter Rahmen für die Anomalieerkennung in Zeitreihen, der dynamische Graph-Attention mit Flux-Speicher und bidirektionalem Feature-Fluss synergetisch kombiniert, um Maskierungsanomalien und graduelle Basislinien-Drifts in industriellen und automobilen Systemen effektiv zu identifizieren und dabei bestehende Methoden durch einen neuartigen Multi-Residuen-Fusionsansatz zu übertreffen.

Yunya Xiong, Tao Xu, Guozhi Song2026-06-25
💻 computer science

A Multi-Layer Framework for Hallucination Detection and Mitigation in Large Language Models Using Retrieval Grounding and Small Language Model Verification

Dieses Paper schlägt ein mehrschichtiges Framework vor, das die faktische Zuverlässigkeit großer Sprachmodelle verbessert, indem es Antworten in atomare Behauptungen zerlegt, diese mittels Retrieval verankert und sie durch ein kleines Sprachmodell sowie neuro-symbolische Argumentation verifiziert, wodurch signifikante Leistungssteigerungen auf den Datensätzen HotpotQA und SciFact erzielt werden, während gleichzeitig Interpretierbarkeit und Recheneffizienz gewahrt bleiben.

Md. Mahmudul Hasan, Israk Kayum Chowdhury, Md. Eliyas Akondo, Tanvir Ahammad, Khandaker Mohammad Mohi Uddin2026-06-25
💻 computer science

Knowledge-Constrained Neural Completion of Islamic Geometric Patterns with Symmetry Guarantees

Dieses Paper präsentiert ein wissensbeschränktes neuronales Framework, das formale geometrische Regeln in ein Graph-Completion-Modell einbettet, um exakte Rotationssymmetrie und strukturelle Validität in islamischen geometrischen Mustern zu garantieren, wobei nachgewiesen wird, dass Datenaugmentation zwar die Treue verbessert, nur symmetrie-strukturierte Inferenz jedoch eine Null-Verletzungsrate gewährleistet.

Hassan Ugail, Irfan Mehmood2026-06-25
💻 computer science

GeoMind: An Autonomous Multi-Agent Framework for Verified Geospatial Analysis

GeoMind ist ein autonomes Multi-Agenten-Framework, das ein lokales LLM, RAG-basierte Kontextinjektion und einen deterministischen geospatialen Validierer in ein geschlossenes Selbstkorrektursystem integriert, um eine erstklassige Erfolgsquote von 90 % bei der Aufgabenerfüllung sowie eine signifikant verbesserte räumliche Genauigkeit in der geospatialen Analyse zu erreichen und dadurch die bei allgemeinen LLMs üblichen semantischen und geografischen Halluzinationen effektiv zu überwinden.

Jakaria Habib, Monoarul Islam Srabon, Mst Lutfun Nahar, Mariam Lutfy, Most. Amina Khatun, Md. Basim Al Zabir Shammo, Md. (…)2026-06-24
💻 computer science

Machine Learning-Based Classification of Normal, Fast, and Sleep-Apnea-Related Respiratory Patterns Using Software-Defined Radio Sensing

Diese Arbeit präsentiert einen statistisch validierten Benchmark der Modelle Multilayer-Perzeptron, XGBoost und Random Forest für die kontaktlose Klassifizierung von Atemmustern mittels Software-Defined Radio, wobei nachgewiesen wird, dass MLP und Random Forest eine überlegene Genauigkeit gegenüber XGBoost erreichen, während gleichzeitig schnelle und Schlafapnoe-Muster als am schwierigsten zu unterscheiden identifiziert werden und der höhere Generalisierungsfehler von Random Forest aufgrund von Überanpassung hervorgehoben wird.

Taiwo Samuel Aina, Wisdom Okafor, Grace Okafor, Babatunde Iyaomolere2026-06-24
💻 computer science

AI-Powered Smart Physiotherapy Assistant

Dieses Paper präsentiert einen KI-gestützten Smart Physiotherapy Assistant, der Computer Vision und maschinelles Lernen nutzt, um eine Echtzeit-Posturanalyse sowie korrigierendes Feedback über eine Web-Schnittstelle bereitzustellen und dadurch eine zugängliche, kostengünstige und selbstgesteuerte Rehabilitation ohne ständige Aufsicht durch einen Therapeuten zu ermöglichen.

Pawan Ghode, Pranay Bendle, Priyanshu Raut, Gaurav Bhajipale, Rohit Jadhao, Bhagyashri Mankar2026-06-24
💻 computer science

LGBM-BBB: A Web-Server for Blood-Brain Barrier Permeability Prediction using Winsorized Feature Engineering and Mathew Correlation Coefficient Threshold Optimisation

Diese Studie stellt LGBM-BBB vor, einen hochgeschwindigkeitsfähigen und präzisen Webserver zur Vorhersage der Durchlässigkeit der Blut-Hirn-Schranke, der LightGBM nutzt, das auf einem optimierten Satz von 59 Merkmalen mit Winsorized-Ausreißerbehandlung und Optimierung des Matthew-Korrelationskoeffizienten-Schwellenwerts trainiert wurde, um eine effiziente neurotherapeutische Wirkstoffforschung zu erleichtern.

Vivek Yadav, Gauri Mishra, Jatin Jangra, Rajnish Kumar2026-06-24
💻 computer science

Data-Driven Generation of Synthetic Timber for Deep-Learning-Based Wood Assessment

Dieses Paper führt ein umfassendes Framework ein, das LSTM-basierte Astgenerierung, stochastische Wachstumsmodellierung und bedingte Diffusionsmodelle kombiniert, um realistische synthetische Fichtenbretter mit bekannten internen Strukturen zu erzeugen und somit das Training von Deep-Learning-Systemen für Holzbewertungsaufgaben zu ermöglichen, bei denen echte gepaarte Daten knapp sind.

Osama Abdeljaber, Min Hu, Caroline Marc, Anders Olsson2026-06-24
💻 computer science

MobileRACMA: Reliability-Aware Cross-Modal Attention for Efficient RGB–Thermal Monocular Depth Measurement on Edge Platforms

Dieses Paper stellt MobileRACMA vor, eine leichtgewichtige und zuverlässigkeitsbewusste Cross-Modal-Attention-Architektur, die RGB- und Thermalbilder fusioniert, um eine robuste, metrische monokulare Tiefenschätzung auf Edge-Plattformen zu erreichen, während sie formal einen beschränkten Informationsaustausch garantiert, um Modellinstabilität unter photometrischer Degradation zu verhindern.

Wael2026-06-24
💻 computer science

Quantum Computing Threats to Modern Cryptography: Readiness Assessment and Post-Quantum Security Framework

Diese Studie bewertet den kritischen Mangel an unternehmerischer Bereitschaft gegenüber Bedrohungen durch Quantencomputing, hebt hervor, dass die meisten Systeme weiterhin anfällig sind und die Migrationsplanung minimal ist, und schlägt das Quantum-Resilient Security Architecture (QRSA) Framework vor, um Organisationen beim Übergang zu NIST-standardisierten Post-Quanten-Kryptographieprotokollen zu unterstützen.

Sakir Alim, Nitin Bodade2026-06-24