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💻 computer science

High-Performance FP16 General Matrix Multiplication on NVIDIA Ada Lovelace via CUTLASS and WMMA: A Benchmark and Pipeline-Depth Analysis

Diese Arbeit benchmarkt die FP16-GEMM-Leistung auf der NVIDIA Ada Lovelace RTX 4060 über cuBLAS, CUTLASS und benutzerdefinierte WMMA-Implementierungen hinweg und zeigt auf, dass eine Pipeline-Tiefe von drei mit spezifischer Tile-Geometrie 52,7 % des Spitzen-Durchsatzes erreicht, während sie gleichzeitig demonstriert, dass der Shared-Memory-Druck und nicht die Pipeline-Tiefe der primäre Engpass ist, der eine weitere Optimierung begrenzt.

Lucas Lima Freitag2026-07-15
💻 computer science

Agentic AI for Code Quality: A Four-Agent Machine Learning System for Repository Refactoring, Public RAG, Groq Reasoning, and Reinforcement Learning

Dieses Paper präsentiert ein Multi-Agenten-KI-Framework, das regelbasierte Analyse, Public RAG, Groq-gestützte LLM-Argumentation und Q-Learning-Reinforcement-Learning integriert, um autonom Codequalitätsverbesserungen in Software-Repositories zu erkennen, zu refaktorisieren und zu validieren, wobei signifikante Reduktionen der technischen Schulden bei gleichzeitiger Wahrung der funktionalen Korrektheit erzielt werden.

Abhishek Prithvi Tejs2026-07-15
💻 computer science

Exploring Simulated Morphic Fields for Sustainable Multi-Agent Learning and Education

Dieses Paper schlägt ein „simuliertes morphisches Feld“ vor – eine computergestützte Metapher für eine persistente Shared-Memory-Schicht –, um die Effizienz und Nachhaltigkeit des multi-agenten robotischen Lernens zu steigern und gleichzeitig als pädagogisches Werkzeug zur Vermittlung von kollektiver Intelligenz und Systemdenken in der Ingenieursausbildung zu dienen.

José Augusto de Lima Prestes, Paulo Victor de Oliveira Miguel, Gilmar Barreto2026-07-15
💻 computer science

An AI-Driven Multimodal Emotion-Aware Application Based on IFS Therapy

Dieses Paper stellt ANA vor, eine KI-gestützte multimodale Anwendung, die Text-, Sprach- und Videoanalysen mit den Prinzipien der Internal Family Systems (IFS)-Therapie integriert, um die emotionalen Zustände und internen psychologischen Anteile der Nutzer präzise zu erkennen und dabei eine hohe Leistungsfähigkeit über verschiedene Modalitäten hinweg erzielt, um reichhaltigere, verkörperte Interaktionen im Bereich der psychischen Gesundheit zu ermöglichen.

Mariam Elbishbeashy, Laura Lucas, Aya Hisham, Mohamed Ihab, Esraa A. Afify2026-07-15
💻 computer science

Examining hate speech infection in social media using range constraints in multidimensional data structures

Dieses Paper schlägt eine Methodik vor, die eine Shapelet-basierte Zeitreihenanalyse mit mehrdimensionalen Datenstrukturen und Bereichsbeschränkungen kombiniert, um die zeitlichen Fenster und Nutzer-Konnektivitätsmuster präzise zu identifizieren, welche die Verbreitung von Hassrede in sozialen Medien vorantreiben, wodurch eine effektivere Ereigniserkennung und -minderung ermöglicht wird.

Eleanna Kafeza, Christos Makris, Gerasimos Rompolas, Georgios Mavris2026-07-15
💻 computer science

Stress Detection in Digital Assessment Environments: A Multimodal Wearable Analysis by Language Background

Diese Studie nutzt multimodale Wearable-Daten und maschinelles Lernen, um signifikante Stressunterschiede zwischen Englischlernenden und englischsprachigen Personen während digitaler Assessments aufzuzeigen, wobei eine hohe Erkennungsgenauigkeit erreicht und entscheidende prädiktive Merkmale identifiziert wurden, um das Design unterstützender, menschenzentrierter Bildungstechnologien zu informieren.

Farina Faiz, Jung Yeon Park, Vivian Genaro Motti, Sujin Kim2026-07-15
💻 computer science

Tangent Subspace Boundary Attack: A Query-Efficient Decision-Based Black-BoxAdversarial Attack

Dieses Paper schlägt den Tangent Subspace Boundary Attack (TSBA) vor, einen abfrageeffizienten, entscheidungsbasierten Black-Box-Adversarial-Angriff, der bestehende Methoden verbessert, indem er Perturbations-Updates innerhalb eines niedrigdimensionalen Tangenten-Unterraums der Entscheidungsgrenze beschränkt, um den Suchprozess zu stabilisieren und die Abfragekomplexität signifikant zu reduzさせて, während gleichzeitig wettbewerbsfähige Verzerrungsgrade beibehalten werden.

Liming Fan, ANIS SALWA MOHD KHAIRUDDIN, HAICHUAN LIU, QIYUAN QIN, KHAIRUNNISA BINTI HASIKIN, CHEE SENG CHAN2026-07-15
💻 computer science

Spectral bias mitigation in physics-informed neural surrogates for nonlinear structural dynamics: Fourier feature encoding versus Kolmogorov-Arnold representations

Diese Studie zeigt, dass Kolmogorov–Arnold-Netzwerke (KANs) zwar inhärent den Spectral Bias in der nichtlinearen Strukturmechanik besser mildern als Standard-MLPs, die Anwendung der Fourier-Feature-Kodierung jedoch der dominante Faktor für die Genauigkeit ist, was dazu führt, dass Fourier-erweiterte MLPs sowohl einfachen KANs als auch Fourier-erweiterten KANs überlegen sind, welche aufgrund von Gradientenoszillationen, die mit physikinformierter Optimierung inkompatibel sind, eine Leistungsdegradation erleiden.

Salih Berkan Aydemir2026-07-15
💻 computer science

IRA: An Interpretable Hybrid Chatbot for Emotion-Aware Intent Classification with Generative Response Fallback

Dieses Paper stellt IRA vor, ein hybrides konversationelles Framework, das einen interpretierbaren MLP-Intent-Klassifikator, der auf einem code-gemischten Korpus trainiert wurde, mit einem generativen Fallback-Modus kombiniert, um eine hohe Genauigkeit und Transparenz in der emotionsbewussten Dialogführung für Anwendungen im Bereich der psychischen Gesundheit und Unterstützung zu erreichen, wobei zu beachten ist, dass die duplication-basierte Oversampling-Methode keine lexikalische Variation einführt.

Nilima Dongre, Amey Kulkarni2026-07-15