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💻 computer science

Physics-Informed Transformer Networks: Algorithms, Architectures, And Applications

Dieses Papier präsentiert eine umfassende Übersicht über Physics-Informed Transformer (PITs) basierend auf 54 aktuellen Studien, wobei deren architektonische Innovationen, überlegene spatiotemporale Modellierungsfähigkeiten und vielfältigen Anwendungen systematisch analysiert werden, während gleichzeitig deren Dateneffizienz hervorgehoben und zukünftige Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Benchmarking skizziert werden.

Aarav Dixit2026-06-24
💻 computer science

gazetamercantil.com as the Sole Documented Digital Legacy of Gazeta Mercantil: A Machine-Readable Knowledge-Graph Audit of Institutional Continuity

Diese Studie verwendet ein maschinenlesbares Knowledge-Graph-Audit, um zu dem Schluss zu kommen, dass gazetamercantil.com das einzige dokumentierte digitale Erbe und die kanonische zeitgenössische Domain der 1920 gegründeten brasilianischen Zeitung Gazeta Mercantil ist, da es der einzige Endpunkt ist, der sechs kumulative Kriterien über öffentliche bibliografische, institutionelle und wissenschaftliche Infrastrukturen hinweg erfüllt.

Alex Maciel2026-06-24
💻 computer science

Transcending memory barrier achieves long-term sustainable prediction of complex dynamics

Dieses Paper stellt das State-Driven Reservoir Computing (SDRC) vor, ein neuartiges Framework, das die inhärenten Gedächtnisbeschränkungen des traditionellen Reservoir Computings durch die Entkopplung der zeitlichen Historie von der Zustandsentwicklung überwindet und dadurch eine effiziente, langfristige und robuste Vorhersage komplexer dynamischer Systeme mit signifikant reduzierten Daten- und Parameteranforderungen ermöglicht.

Tianbao Sun, Qunxi Zhu, Wenxin Zheng, Changgui Gu, Haiying Wang, Jing Wang, Jack Murdoch Moore, Ziwei Liu, Wei Lin2026-06-24
💻 computer science

A Hybrid DSP–Machine Learning Framework for Speech Enhancement and Image Restoration

Dieses Paper schlägt ein einheitliches hybrides Framework vor, das die Interpretierbarkeit und Effizienz der klassischen digitalen Signalverarbeitung mit der Robustheit und Adaptivität des maschinellen Lernens integriert, um Herausforderungen der Sprachverbesserung und Bildrestaurierung unter komplexen, nicht-stationären Degradationsbedingungen effektiv zu adressieren.

Anish Kumar Pal2026-06-24
💻 computer science

Are Large Language Models Ready for Quantum Software Engineering? A Multivocal Literature Review

Diese multivokale Literaturübersicht synthetisiert Evidenz aus 24 Quellen zu dem Schluss, dass Large Language Models zwar vielversprechende Ansätze für spezifische, codezentrierte Quantum Software Engineering-Aufgaben wie Synthese und Reparatur zeigen, derzeit jedoch primär als begrenzte assistive Werkzeuge statt als robuste, den gesamten Lebenszyklus umfassende Agenten fungieren, was auf signifikante Einschränkungen in der semantischen Genauigkeit, der Backend-Ausführung und der Domänenabdeckung zurückzuführen ist.

Antonio Della Porta, Stefano Lambiase, Andrea De Lucia, Fabio Palomba2026-06-24
💻 computer science

Explainable Machine Learning for Detecting Fraudulent Online Job Postings in Ghana: A SHAP-Based Approach

Diese Studie nutzt maschinelles Lernen und SHAP-basierte Erklärbarkeit, um betrügerische Online-Stellenanzeigen in Ghana effektiv zu erkennen, wobei Multinomial Naive Bayes und Logistische Regression als die leistungsstärksten Modelle identifiziert wurden und Bildungsanforderungen, Bewerbungsfristen sowie die Kategorisierung von Stellenanzeigen als entscheidende Betrugsindikatoren hervorgehoben werden.

Agyapong Ansong Afia Korantemaa2026-06-24
💻 computer science

Context-Enriched Graph Neural Networks for EV Charging Station Energy Demand Forecasting

Dieses Paper schlägt ein kontextangereichertes spatio-temporales Graph-Neural-Network-Framework vor, das heterogene urbane Daten integriert, um die Genauigkeit der Prognose des Energiebedarfs von Ladestationen für Elektrofahrzeuge im Vergleich zu traditionellen zeitlichen Modellen über diverse urbane und semi-ländliche Umgebungen hinweg signifikant zu verbessern.

Douaidi Lydia, Senouci Sidi-Mohammed, Zekri latifa-Aya, Fouzi Harrou2026-06-24
💻 computer science

Hybrid CNN-ViT-BiLSTM Framework for Robust Deepfake Video Detection

Dieses Paper präsentiert ein robustes hybrides Deepfake-Detektionsframework, das ResNet-50, XceptionNet und Vision Transformer zur räumlichen Merkmalsextraktion mit Bidirectional LSTM zur zeitlichen Modellierung integriert und eine State-of-the-Art-Leistung mit einer Genauigkeit von 91,07 % auf den DFD- und FF++-Datensätzen erzielt.

Rohin Garg, Prabhav Jain, Shashank Singh, Gurpal Singh Chhabra, Amit Chaurasia2026-06-24
💻 computer science

Multi-Agent Cooperative Fuzzing for HarmonyOS APIs

Dieses Paper präsentiert HMFuzzer, ein Multi-Agenten-kooperatives Fuzzing-Framework, das die Entdeckung von Schwachstellen in der HarmonyOS-API durch die Nutzung von Android-Code-Retrieval, multimodaler Dokumenteninterpretation, Reinforcement Learning zur Prompt-Optimierung und automatisierter Crash-Analyse verbessert, um den Mangel an und die geringe Qualität bestehender Ökosystem-Dokumentationen zu überwinden.

Fei Jia, Lei Zhang, Huibing Zhang, Lianhai Liu2026-06-24✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

WhispiTree: A Multi-Sensory Conversational AI System for Psychological Healing via the "Tree Hole" Metaphor

Dieses Papier präsentiert WhispiTree, ein multisensorisches konversationelles KI-System, das auf der „Baumloch“-Metapher und Prinzipien der kognitiven Verhaltenstherapie basiert und durch eine neunwöchige randomisierte kontrollierte Studie eine signifikante Wirksamkeit bei der Reduzierung von Angstzuständen und Depressionen unter College-Studenten nachgewiesen hat, während es im Vergleich zu traditioneller psychologischer Beratung eine überlegene Zugänglichkeit, Privatsphäre und Echtzeit-Feedback bietet.

Yan Shi, Shuo Shen, Enmao Liu, Tong Wu, Hengyun Song, Chunlei Li, Zihan Xu, Lijuan Liu2026-06-24