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💻 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

Multimodal Detection for Underwater Cultural Heritage: A Physics-Guided Color-Bias-Aware Network and Dataset

Um Herausforderungen bei der Erkennung von unterwasserischem Kulturerbe wie Datenknappheit und Farbverzerrung zu bewältigen, führt diese Arbeit den WRF-Datensatz und UCH-Net ein, einen physikgesteuerten Dual-Stream-Detektor, der bestehende Baselines durch die effektive Fusion von RGB- und Tiefeninformationen signifikant übertrifft.

Zigeng Song, Ruifeng Wei, Wang Man, Qin Nie, Zongmei Li, Xiaofeng Du, Xinchang Zhang2026-10-22
💻 Informatik

When Does Network Restructuring Improve Organizational Search? A Computational Study of Dynamic Influence Networks on NK Landscapes

Diese computergestützte Studie unter Verwendung von NK-Landschaften zeigt, dass, während die meisten Regeln zur Netzwerkrestrukturierung die organisatorische Suche nicht verbessern können, eine durch den Designer initiierte phasenbasierte Restrukturierung die Leistung spezifisch in hochkomplexen Problemumgebungen signifikant steigert.

Anandan T R2026-10-22
💻 Informatik

Evidence-Grounded Retrieval- Augmented Generation and Knowledge-Graph Grounding for Patient-Safety Reasoning: A Comparative Evaluation

Diese Studie zeigt, dass die Kombination von Retrieval-Augmented Generation mit Knowledge-Graph-Grounding die faktische Korrektheit, Sicherheit und klinische Nützlichkeit von großen Sprachmodellen bei der Argumentation zur Patientensicherheit signifikant verbessert, indem sie Halluzinationen im Vergleich zu ungroundeten oder ein-methodischen Ansätzen erheblich reduziert und die Rückverfolgbarkeit von Evidenzen verbessert.

Sharare Taheri Moghadam, Md Shafiqur Rahman Jabin2026-10-22
💻 Informatik

Convergence of Differential Privacy and Shannon Entropy in Data Anonymization

Diese systematische Literaturübersicht von 64 Studien zeigt auf, dass Differential Privacy zunehmend dazu eingesetzt wird, syntaktische Anonymisierungsmodelle zu auditieren, anstatt sie zu ersetzen, wobei die Shannon-Entropie als vielversprechende semantische Brücke hervorgehoben wird, um die Interpretierbarkeit und Transparenz hybrider Privacy-Frameworks zu verbessern.

Maria Virgínia Mendonça dos Santos2026-10-22
💻 Informatik

Information-Guided Spatiotemporal Scanning for Efficient Video State-Space Modeling

Dieses Paper stellt AdaScan vor, ein informationsgesteuertes adaptives Scanning-Framework, das die räumliche Granularität, die Regionenselektion und die Serialisierungsreihenfolge von Video-Token basierend auf inhaltsbezogenen Informationen dynamisch optimiert und dadurch die Effizienz und Leistungsfähigkeit von State-Space-Modellen (SSMs) bei Video-Verständnisaufgaben verbessert.

Tian Ye, Wang Lu, Chaowei Yang, Yahui Kang, Jun Miao, Shuxuan Li2026-10-22
💻 Informatik

DETECX: Deep Ensemble Temporal Encoder with Cross-Attention Mechanism for Encrypted Traffic Intrusion Detection in Cloud-Edge Collaborative Architectures

Dieses Paper schlägt DETECX vor, ein neuartiges Deep-Ensemble-Framework, das multiskalige zeitliche Faltungen, Cross-Attention-Fusion und adaptives Voting integriert, um eine hochgenaue, latenzarme Intrusion Detection für verschlüsselten Datenverkehr innerhalb ressourcenbeschränkter Cloud-Edge-kollaborativer Architekturen zu erreichen.

Xianjun Yang, LiPeng Wang2026-10-22
💻 Informatik

A hybrid PLS-SEM and convolutional neural network analysis of artificial intelligence adoption intention in SMEs

Diese Studie führt ein einheitliches zweistufiges Framework ein, das die partielle quadratische Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM) mit einem faltenden neuronalen Netzwerk (CNN) integriert, um die KI-Adoption in nigerianischen KMU zu analysieren, und zeigt auf, dass während PLS-SEM die theoretischen Beziehungen bestätigt, das CNN die Out-of-Sample-Vorhersagegenauigkeit signifikant verbessert, wenn beide Modelle streng auf identischen Datenfalten gebenchmarkt werden.

Ayodeji Idowu, Yemisi Tomilola Babalola, Yacob Haliso, Oyebayo Ridwan Olaniran2026-10-22
💻 Informatik

MSPF-Net: Multi-Scale Spatial-Spectral Feature Fusion Network for Pansharpening

Dieses Paper schlägt MSPF-Net vor, ein Netzwerk zur multiskaligen räumlich-spektralen Merkmalsfusion, das durch die Nutzung eines hierarchischen Frameworks mit multiskaliger Extraktion, Hochfrequenzverstärkung und adaptiven Aufmerksamkeitsmechanismen die räumliche Detailwiederherstellung und spektrale Treue beim Pansharpening effektiv ausbalanciert und dabei eine Spitzenleistung über mehrere Fernerkundungsdatensätze hinweg erzielt.

Wanchun Sun, Xinyu Duan, Shujia Li, Hui Ma2026-10-22
💻 Informatik

Deep Learning-Based Non-Destructive Seafood Freshness Assessment: A Systematic Review of Sensing Technologies, Validation, and Deployment Readiness

Diese systematische Übersicht bewertet auf Deep Learning basierende Technologien zur zerstörungsfreien Bewertung der Frische von Meeresfrüchten und hebt deren hohe Vorhersageleistung hervor, während sie gleichzeitig kritische Lücken in der biologischen Validität, der methodischen Strenge und der industriellen Einsatzreife identifiziert.

Muhammad Munsarif, Richmond Ampah-Mensah2026-10-22