3657 Arbeiten
PaperAtlas ist ein automatisch erstellter, Open-Source-Atlas, der aus 6,4 Millionen Open-Access-Artikeln abgeleitet wurde und computergestützte Methoden sowie Software identifiziert und clustert, wobei er aufzeigt, dass ein signifikanter Teil dieser Ressourcen derzeit in bestehenden kuratierten Registern fehlt.
Diese Arbeit adressiert das allgegenwärtige Datenleck in N-BaIoT-Benchmarks, das durch zufällige zeilenbasierte Aufspaltungen verursacht wird, durch die Einführung eines formalen block-disjunkten Evaluierungsprotokolls und eines diversitätsgetriebenen Stacking-Ensembles und demonstriert dabei, dass während Standard-Linearmodelle unter strengen zeitlichen Beschränkungen kollabieren, Gradient-Boosted-Trees und sorgfältig konstruierte Ensembles eine robuste Multi-Klassen-Botnetz-Klassifizierung sowie theoretisch fundierte Erklärungen für ihre Leistungsdynamik erreichen.
Dieser Artikel präsentiert eine framework-gesteuerte Übersicht über KI-gestützte UAV-Ökosysteme, die drei analytische Modelle einführt, um fragmentierte Forschung zu Autonomie, Kommunikation und Energie zu synthetisieren und letztlich Designmuster sowie zukünftige Richtungen über verschiedene Anwendungssektoren hinweg zu identifizieren.
Dieses Papier schlägt ein robustes und effizientes Bildverschlüsselungs-Framework vor, das die fraktionale Fourier-Transformation, die Hessenberg-Zerlegung und hybride chaotische Abbildungen innerhalb eines dreistufigen Konfusions-Diffusions-Prozesses integriert, um eine hohe Sicherheit gegen verschiedene Angriffe bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer geringen Rechenkomplexität zu erreichen.
Das Papier schlägt FedSS vor, ein auf Teilbarkeit ausgerichtetes Framework für differenziell privates föderiertes Lernen in der Sporterkennung, das selektiv übertragbare Sportsemantik teilt, während klientenspezifischen Kontext lokal behält, um Clipping-Verzerrungen zu mildern und den Privacy-Utility-Trade-off zu verbessern.
Dieses Paper führt Repair Evidence Resolution (RER) ein, ein Framework, das die automatisierte Bewertung der Korrektheit von Patches von rein prädiktiven Metriken hin zu einer strukturellen Analyse verschiebt, ob Evidenz korrekt und inkorrekte Reparaturen definitiv voneinander trennen kann, was offenlegt, dass selbst leistungsstarke Evaluatoren oft auf Evidenz zurückgreifen, die nicht ausreicht, um spezifische Reparaturansprüche aufzulösen.
Dieses Paper stellt die Intelligent Testing Infrastructure (ITI) vor, eine evidenzbasierte Architektur, die Verifizierungsergebnisse mit Code-Kandidaten verknüpft, um prüfbare Akzeptanzentscheidungen zu ermöglichen, wobei es deren Fähigkeit demonstriert, den Verifizierungsaufwand und Fehlakzeptanzen zu reduzieren, während gleichzeitig die Notwendigkeit einer unabhängigen Beurteilung hervorgehoben wird, um Verbesserungen in der Korrektheitsdiskriminierung zu bestätigen.
Diese Arbeit schlägt einen leichtgewichtigen, auf YOLO11n basierenden Algorithmus zur Erkennung von Bohrgestängen für komplexe untertägige Kohlebergbauumgebungen vor, der Large Separable Kernel Attention und Coordinate Attention integriert, um die Merkmalsrobustheit gegenüber Verdeckungen und Beleuchtungsschwankungen zu erhöhen, zusammen mit einem InterpIoU-Verlust zur Verbesserung der Regressionsgenauigkeit für schlanke Zielobjekte, wodurch eine überlegene Generalisierung, reduzierte Ausfallraten und hohe Echtzeit-Inferenzgeschwindigkeiten erreicht werden.
Diese Studie zeigt, dass eine RAG-basierte Pipeline unter Verwendung des Codestral-22B LLM mit Few-Shot Continuous Prompting effektiv semantische Code-Klone und Wiederverwendungsmuster in Open-Source-Microservice-Forks identifiziert und dabei herkömmliche syntaktische Werkzeuge trotz aktueller Einschränkungen beim Recall übertrifft.
Dieses Paper führt die Hypergraph Dangling Centrality (HDC) als ein störungsbasiertes Maß für die Wichtigkeit von Knoten ein und nutzt diese, um das Dangling-Centrality-Guided Hyperedge Percolation (DC-HPC)-Framework zu leiten, welches im Vergleich zu Baseline-Methoden über reale Datensätze hinweg eine überlegene Leistung bei der Identifizierung strukturell signifikanter überlappender Gemeinschaften demonstriert.