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💻 Informatik

Quantifying the Directional Spatial Order of Hakka Architecture: A CNN–LSTM–Attention Framework for Heritage Floor-Plan Analysis in Gannan, China

Diese Studie verwendet ein hybrides CNN–LSTM–Attention-Framework, um die Verkörperung traditioneller Bagua-Kosmologieprinzipien in der Gannan-Hakka-Architektur quantitativ zu validieren, wobei eine hohe graduelle Richtungsordnung über verschiedene Gebäudetypen hinweg nachgewiesen und deutliche Dichtemuster zwischen befestigten Wohngebäuden und öffentlichen Strukturen identifiziert wurden.

Nannan Qu, Ang Li, Qingwen Su, Yinglong Rao, Kuangda Hu, Syarmila Hany binti Haron, Nan Ge2026-10-22
💻 Informatik

RadarSEDiff-T: Radar Structured-Encoding Diffusion with Transformer Guidance for Radar Sensing Enhancement

Dieses Paper schlägt RadarSEDiff-T vor, ein Transformer-gestütztes latentes Diffusionsmodell mit einem Konsistenzmechanismus, das dichte, LiDAR-qualitätsfähige Punktwolken aus spärlichen Millimeterwellen-Radardaten rekonstruiert, um eine hochpräzise autonome Navigation für ressourcenbeschränkte UAVs zu ermöglichen.

Zijie Dai, Mingzhu Shi, Xiaoxian Zhao, Meng Zhang, Jingcheng Li, Ziheng He, Shengquan Yin, Junteng Wang2026-10-22
💻 Informatik

Sparse Mamba Decoder for Quantum Error Correction: Efficient Defect-Centric Processing of Surface Code Syndromes

Der Sparse Mamba Decoder (SMD) ist ein defektzentrierter neuronaler Decoder, der durch die Verarbeitung ausschließlich aktiver Detektionsereignisse mit O(k)O(k)-Komplexität eine überlegene Genauigkeit und eine nahezu konstante niedrige Latenz erreicht und damit bestehende Decoder hinsichtlich Geschwindigkeit und logischer Fehlerraten über verschiedene Benchmarks der Quantenfehlerkorrektur hinweg signifikant übertrifft.

Samira Sayedsalehi, Nader Bagherzadeh, Maxim Shcherbakov2026-10-22
💻 Informatik

STCA-Net: A Spatiotemporal Cross-Attention Network with Multi-Scale Depthwise Separable Convolutions for Epileptic EEG Seizure Classification

Das Papier schlägt STCA-Net vor, ein kompaktes spatiotemporales neuronales Netzwerk, das mehrskalige depthwise separable Convolutions und bidirektionale Cross-Attention-Mechanismen integriert, um lokale sowie weitreichende Abhängigkeiten in EEG-Daten effektiv zu erfassen, wobei es eine führende Leistung bei der Klassifizierung epileptischer Anfälle über binäre, Drei-Klassen- und Fünf-Klassen-Aufgaben auf dem University of Bonn Datensatz erzielt.

Kunal Bandale, Snehal Shinde, Nileshchandra Pikle, Pooja Jain, Tausif Diwan2026-10-22
💻 Informatik

Real-Time Driver Emotion Detection Using Convolutional Neural Network and Computer Vision for Road Safety.

Dieses Paper präsentiert einen vorläufigen Python-basierten Prototyp zur Echtzeit-Erkennung von Fahreremotionen unter Verwendung von Haar-Cascade-Gesichtserkennung und einem vortrainierten CNN zur Identifizierung unsicherer emotionaler Zustände, wobei die Machbarkeit durch kontrollierte Tests demonstriert wird, während gleichzeitig Einschränkungen wie das Fehlen einer Ground-Truth-Validierung, von Echtzeit-Fahrzeugaufnahmen sowie der gemessenen Klassifizierungsgenauigkeit explizit anerkannt werden.

Mayuri Salunke2026-10-22
💻 Informatik

Does Human Oversight of AI-Assisted Decisions Work? A Systematic Review of the Evidence and a Framework for Meaningful Human Control

Diese systematische Übersicht über 186 Studien zeigt auf, dass die menschliche Aufsicht zwar weitgehend als Schutzmaßnahme für KI-gestützte Entscheidungen vorgeschrieben ist, die derzeitige Evidenz jedoch weitgehend normativ und assoziativ statt kausal ist, was die Autoren dazu veranlasst, einen neuen Rahmen mit messbaren Komponenten und testbaren Propositionen vorzuschlagen, um festzustellen, ob eine solche Aufsicht die Entscheidungsqualität tatsächlich verbessert.

Abid Iqbal, Saiqa Ameen, Jamil Channa, Imran Maqbool Thebo2026-10-22
💻 Informatik

FORGE: A Framework for Orchestrated Role-based Generation in Education

Dieses Paper führt FORGE ein, ein Design Science Framework, das die Zusammenarbeit zwischen Lehrenden und KI im Hochschulbereich durch vier Rollen und sieben Dimensionen strukturiert und anhand von Fallstudien demonstriert, wie dessen Leitlinien das improvisierte Prompting in einen übertragbaren, rollenbasierten Workflow zur Erstellung von Lehrmaterialien transformieren.

Emmanuel Gonzalez, Paul T. Grogan2026-10-22
💻 Informatik

Deeper network methods for solving 3D American Heston-CIR model

Dieses Paper schlägt drei tiefere Netzwerkmethoden vor – SoftNet, LinNet und AddNet –, die eine multiplikative Ensemblebildung von Subnetzwerken mit Merkmalswiederverwendung, linearer Aggregation und Early Exits nutzen, um das 3D-amerikanische Heston-CIR-Modell effektiv zu lösen und gleichzeitig verschwindende Gradienten sowie Leistungsdegradationen in tiefen Architekturen zu mildern.

Chinonso Nwankwo, Weizhong Dai2026-10-22
💻 Informatik

GRIDGUARD-AI: Scenario-Held-Out Cyberattack Detection with Explainable Assurance and Bounded Agentic Investigation

Dieses Paper stellt GRIDGUARD-AI vor, ein erklärbares, Human-in-the-Loop-Agenten-Framework, das maschinelles Lernen mit deterministischer Risikoeskalation integriert, um ungesehene Cyberangriffe in intelligenten Stromnetzen zu erkennen, wobei es eine hohe Sicherheitsgarantie durch eine rigorose Szenario-Held-out-Evaluierung demonstriert und gleichzeitig die gegenwärtige Notwendigkeit einer umfassenden menschlichen Überprüfung vor der Implementierung hervorhebt.

Stephen Kamran, Farah Saman2026-10-22