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💻 computer science

Pipeline Optimisation for Real-World Masked Face Recognition: YOLOv8 Detection, Landmark-Guided Cropping, and Multi-Model Embedding Benchmarking

Diese Arbeit präsentiert eine systematische Pipeline für robuste maskierte Gesichtserkennung, die einen feinabgestimmten YOLOv8-Detektor mit Landmarken-gestütztem Upper-Face-Cropping kombiniert und durch umfangreiches Benchmarking nachweist, dass diese mehrstufige Optimierung Single-Model-Ansätze signifikant übertrifft, insbesondere bei der Verwendung von FaceNet mit Cosinus-Ähnlichkeit.

Hamza Zidoum, Shihab Al Busaidi2026-06-24
💻 computer science

Toward an ILP Approach of Temporal Coverage in Sensor Networks

Dieses Paper schlägt zwei Ansätze der ganzzahligen linearen Programmierung (Integer Linear Programming, ILP) vor und evaluiert diese zur Orchestrierung der Aktivierungs- und Ladezyklen von energieneutralen Sensoren, um eine kontinuierliche zeitliche und räumliche Abdeckung in Außenüberwachungsnetzwerken zu gewährleisten, wobei die Kompromisse zwischen Implementierungskomplexität, Rechenzeit und Lösungsoptimalität analysiert werden.

Mohammed Salem MOUMNI, Lakhdar LOUKIL, Houssam-Eddine ZAHAF, Pierre-Emmanuel HLADIK2026-06-24
💻 computer science

A Dynamic Explainable AI FrameworkforReal-Time Intrusion Detection andAutomatedAlert Prioritization in Security OperationCenters

Dieses Paper schlägt das Dynamic Explainable Framework (DEF) vor, eine dreistufige Pipeline, die Zeitreihen-Transformer, Graph Convolutional Networks und Post-hoc-Erklärbarkeitstechniken integriert, um eine hochpräzise Intrusion Detection zu erreichen, die Alarmmüdigkeit von Analysten durch die Priorisierung kritischer Vorfälle signifikant zu reduzieren und transparente, nahezu echtzeitfähige Begründungen für Security Operation Center-Umgebungen bereitzustellen.

Muhammad Usama Nazir, Asri Bin Ngadi2026-06-24
💻 computer science

SPQ-DETR for Tiny-UAV Detection]{SPQ-DETR: Prior-Guided Queries and Shape-Aware Geometric Supervision for Long-Range Tiny-UAV Detection

Dieses Paper schlägt SPQ-DETR vor, einen Transformer-basierten Detektor, der die Langstrecken-Detektion von winzigen UAVs durch die Integration von hochauflösender Merkmalserhaltung, vorab geführten Queries, die aus Encoder-Tokens initialisiert werden, und formbewusster geometrischer Überwachung verbessert, um die Genauigkeit und den Recall auf anspruchsvollen Datensätzen signifikant zu steigern.

Guangshuo Zhang, Yunpeng Hu, Ying He, Teng Yu2026-06-24
💻 computer science

Verified Self-Improving Learning of Large Language Models for Multi-Objective Point-Spec Circuit Design

Dieses Paper stellt \methodfull vor, ein simulationsgesteuertes, selbstverbesserndes Framework, das durch den Einsatz von Pareto-verifizierter Präferenzoptimierung und sicherer Proximaler-Policy-Optimierung iterativ Schaltkreisschaltpläne generiert, verifiziert und repariert, um eine hochpräzise, multiobjektive Punkt-Spezifikations-Schaltungsentwicklung über diverse Analogfamilien hinweg zu erreichen.

Juzheng Zhang, Kehao Zhang, Jinwen Liu, Yangfan Tang, Lijuan Li, Hongliang Liu, You Chen2026-06-24
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Learning Latent Neural Signatures from EEG Scalograms for Robust Biometric Identification

Dieses Papier schlägt ein robustes, auf EEG basierendes biometrisches Identifizierungssystem vor, das 64-Kanal-Signale über Wavelet-Skalogramme und einen konvolutionalen Autoencoder in 2D-latente neuronale Signaturen umwandelt und anschließend Probanden mittels eines benutzerdefinierten ResNet klassifiziert, um eine Genauigkeit von 99,1 % auf dem PhysioNet Motor Imagery Datensatz zu erreichen.

T. Sameer, R. V. M. Deekshith, P. Karthik, Peeta Basa Pati, Debanjali Bhattacharya2026-06-24
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Enhancing Audio Feature Extraction viaReservoir Convolution

Dieses Papier schlägt zwei auf Reservoir Computing basierende architektonische Modifikationen vor, welche die traditionelle, rechenintensive MFCC-Merkmalsextraktion durch effiziente Zeitbereichs-Faltungen ersetzen und durch entweder ein dezentrales Multi-Reservoir-Ensemble oder einen einzelnen zusammengesetzten Wellenform-Ansatz eine überlegene Leistung bei Spracherkennungsaufgaben erzielen.

Rinku Sebastian, Prof. Simon O'Keefe, Prof. Martin Trefzer2026-06-24
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Personified Images of ChatGPT and Gemini: Exploring Representations of Functional Identity Through Reverse Correlation

Diese Studie nutzt Reverse-Correlation-Methoden, um zu zeigen, dass multimodale LLMs wie ChatGPT und Gemini stabile, selbsterkennende und positiv valenzierte „personifizierte“ Gesichtsbilder generieren, was vorläufige Belege dafür liefert, dass diese Modelle über interne Repräsentationen ihrer funktionalen Identität verfügen könnten.

Chanhee Bae, Jeongyeon Jung, Donghee Kang, Hyeji Kang, Seunghyun Kim, Kayoung Lee, Yeonjae Lee, Seohyeon Mun, Young-gun (…)2026-06-24
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Artificial Intelligence-Based Optimal Classifier for the Prediction of Heart Ailment

Diese Studie zeigt, dass ein mittels acht aus dem Cleveland-Datensatz ausgewählten Schlüsselmerkmalen optimierter Support Vector Machine (SVM)-Klassifikator mit einer Genauigkeit von 90,28 % und einem AUC von 93 % bei der Vorhersage von Herzerkrankungen eine überlegene Leistung im Vergleich zu dreißig anderen Klassifikatoren erzielt.

Sagar Singh Rathore, Amit Garg, Vijay Kumar Soni, Khemraj Deshmukh, Roshni Rathour2026-06-24✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Lessons Learned and Iterative Enhancements: A 2-Year Experience with an Established Responsible AI Framework

Über einen Zeitraum von zwei Jahren hat UNC Health sein Framework für verantwortungsbewusste KI durch die Implementierung eines dreistufigen risikobasierten Systems verbessert, das die Effizienz der Bewertung und die Durchlaufzeiten signifikant verkürzt hat, während gleichzeitig eine strenge Aufsicht gewahrt wurde, was zur erfolgreichen Prüfung von 64 Lösungen und zur Etablierung robuster Mechanismen zur Überwachung nach dem Einsatz mit minimalen unerwünschten Ereignissen führte.

Torre Caparatta, Ada H. Tsoi, Darius K. Byramji, Shahryar Farooq, Kathryn Ruiz, Cassiopeia Frank, Gary Gartner, Noah Sch (…)2026-06-24