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3682 Arbeiten

💻 Informatik

A Risk-Aware Explainable Multi-Agent Decision Intelligence Framework for Human-Centric Predictive Maintenance in Smart Manufacturing

Dieses Paper schlägt ein risikobewusstes, erklärbares Multi-Agenten-Decision-Intelligence-Framework vor, das Deep Learning, Fuzzy-Logik und Multi-Kriterien-Entscheidungsfindung integriert, um zuverlässige, interpretierbare und handlungsrelevante Empfehlungen zur vorausschauenden Wartung von Turbofantriebwerken unter Verwendung des NASA C-MAPSS-Datensatzes bereitzustellen.

Naman Bafna, Pranav Kumar D, Prathap Rudra Boppuru2026-10-20
💻 Informatik

Structured Semantic Prototype-Guided Multi-Source Multimodal Sentiment Analysis with Fine-Grained Gating and Disagreement Decomposition

Das Papier schlägt SPG-MSA vor, ein neuartiges Framework zur multimodalen Sentiment-Analyse, das strukturierte semantische Prototypen, einen qualitätsbewussten Gating-Mechanismus und relationsspezifische Zweige nutzt, um abgestimmte, komplementäre und widersprüchliche Evidenzen über Text-, Visuell- und OCR-Modalitäten hinweg effektiv zu modellieren und dabei eine State-of-the-Art-Leistung auf Benchmark-Datensätzen zu erzielen.

Linxuan Song2026-10-20
💻 Informatik

A Visually Guided Sound Source Separation and Localization System for Musical Instrument Videos

Dieses Paper präsentiert ein modulares Deep-Learning-Framework, das eine auf YOLOv8 basierende visuelle Detektion mit klassenspezifischen neuronalen Netzen integriert, um einzelne Musikinstrumente, einschließlich unterrepräsentierter persischer Instrumente, erfolgreich aus einkanaligen, realen Videomischungen zu trennen und zu lokalisieren.

Seyedeh Sogand Hashemi, Masoudreza Aghabozorgi Sahaf, Mohammadreza Asadi2026-10-20
💻 Informatik

Frequency-Regularized Partial Heat Routing for Efficient Pollen Recognition

Dieses Paper schlägt Frequency-Regularized Partial Heat Routing vor, ein redundanzbewusstes Optimierungsframework für die vHeat-Backbone, das die Effizienz der Pollenerkennung durch die Reduzierung von Parametern und Rechenaufwand bei gleichzeitiger Beibehaltung hoher Genauigkeit durch selektives Channel-Routing und Regularisierung im Frequenzbereich signifikant verbessert.

Hongyu Song, Bao Shi, Jingping Yang, XinRu Zhang, Yuan Xue, Mengfei Wang2026-10-20
💻 Informatik

Explainable graph reinforcement learning for resilience assessment and self-healing decision-making in distribution networks

Dieses Paper schlägt ein erklärbares Graph-Reinforcement-Learning-Framework vor, das Graph Attention Networks mit einem Soft Actor–Critic-Agenten integriert, um nahezu optimale Selbstheilungsentscheidungen im Millisekundenbereich in Verteilnetzen zu erreichen und gleichzeitig eine transparente, interpretierbare Begründung für das Vertrauen der Operatoren bereitzustellen.

YeHaoXiang Liu, Chizhen Wang2026-10-20
💻 Informatik

A Lightweight Blockchain-Assisted Framework for Privacy-Preserving Healthcare Using Hybrid AES–RSA Encryption

Dieses Paper schlägt ein leichtgewichtiges, Blockchain-gestütztes Gesundheitsframework vor, das eine hybride AES–RSA-Verschlüsselung und Merkle-Bäume nutzt, um den Austausch medizinischer Daten zu sichern, während es im Vergleich zu bestehenden Proxy-Re-Encryption- und Zero-Knowledge-Proof-Schemata eine überlegene Effizienz bei der Schlüsselgenerierung, dem Beweisaufbau und der Verifizierung nachweist.

Shubhangi Dongre, Sandeep Kumar Raghuwanshi, Kanak Saxena2026-10-20
💻 Informatik

Knowledge Graph Representations for Robust Patient Stratification under Unknown Missingness Mechanisms: a Comparative Computational Study

Diese Studie zeigt, dass Knowledge-Graph-Embeddings eine robustere und stabilere Patientenschichtung im Vergleich zu traditionellen, auf Imputation basierenden Pipelines unter unbekannten Fehlmechanismen bieten, insbesondere bei fachspezifischen klinischen Daten, in denen fehlende Werte häufig „Missing Not At Random“ (MNAR) sind.

Francesco Orciuoli, Giuseppe Murdaca2026-10-20
💻 Informatik

From Ethical Principles to Governable Action: A Priority Architecture for Context-Sensitive Normative Governance of Large Language Models

Dieses Paper stellt die Priority Architecture (PA) vor, ein Metamodell, das kontextsensitive normative Governance für große Sprachmodelle externalisiert, indem es abstrakte ethische Prinzipien in eine nachvollziehbare, deterministische Durchsetzungskette transformiert, wobei durch empirische Tests nachgewiesen wird, dass dieser Ansatz die Einhaltung von Richtlinien im Vergleich zu rein promptbasierten Methoden signifikant verbessert.

Michael Bächle2026-10-20
💻 Informatik

Explainable and Uncertainty Aware Deep Learning for Concealed Prohibited Item Detection in Nonintrusive X-ray Inspection

Dieses Paper stellt CAU-XInspect vor, ein erklärbares und unsicherheitsbewusstes Deep-Learning-Framework, das auf YOLO26 basiert und durch ein neuartiges Concealment-Aware Feature Enhancement Module die Detektion von verborgenen verbotenen Gegenständen in Röntgenbildern signifikant verbessert, wobei es eine starke Leistung auf dem PIDray-Benchmark erzielt und gleichzeitig die Notwendigkeit einer weiteren Domänenadaption vor dem realen Einsatz hervorhebt.

Paul Kategaya Kisozi2026-10-20
💻 Informatik

Beyond mIoU: A Deployment-Oriented Evaluation Framework for UAV Semantic Segmentation

Dieses Paper schlägt ein umfassendes, einsatzorientiertes Evaluierungsframework für die semantische Segmentierung von UAVs vor, das über traditionelle mIoU-Metriken hinausgeht, indem es Effizienz, Robustheit, Kalibrierung und räumliche Fehleranalyse integriert, um die Auswahl optimaler Modelle für praktische Anwendungen zu leiten.

Nadeem Gul, Meng Qin, Aamir Naveed Abbasi, Sichun Zheng, Gu Yuanyuan, Changqing Cao2026-10-20