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929 Arbeiten

💻 computer science

Badminton Technical Movement Evaluation: A New Benchmark and Baseline Model

Diese Arbeit adressiert die Herausforderung der Bereitstellung von individualisiertem Feedback in groß angelegten Universitäts-Badmintonkursen, indem sie einen neuen Benchmark-Datensatz aus 7.200 annotierten Videoclips sowie ein Basismodell einführt, das die Bewegungsqualität von Studierenden automatisch im Vergleich zu professionellen Demonstrationen bewertet und dabei vielversprechende Leistungsmetriken für die intelligente Unterstützung im Sportunterricht erzielt.

Kai Song, Songze Qiu, Ran Tong, Bing Ma, Nianchang Huang, Junxin Yang2026-07-15
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Reasoning emerges from constrained inference manifolds in large language models

Dieses Paper schlägt vor, dass effektives Schließen in großen Sprachmodellen nicht bloß aus niederdimensionalen Inferenz-Manifolds hervorgeht, sondern aus einem spezifischen, beschränkten strukturellen Regime, das ein Gleichgewicht zwischen Expressivität, Kompression und Informationserhaltung herstellt und somit ein neues, labelfreies Diagnose-Framework auf Basis interner geometrischer Dynamiken ermöglicht.

Xiaoshuai Hao, Yanbiao Ma, Fei Luo, Lingfeng Zhang, Chuangxin Zhao, Mingxuan Wang, Yinan Wu, Zhe Qian, Yang Lu, Long Che (…)2026-07-15
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Aux-AI: A Federated Independent Oversight Framework for Trust-Aware Industrial Autonomy

Dieses Paper stellt Aux-AI vor, ein föderiertes Framework zur unabhängigen Aufsicht, das einen entkoppelten Trust-Decision-Core nutzt, welcher durch die effektive Erkennung von hardwarebedingten Ausfällen und Out-of-Distribution-Shifts eine vertrauensbewusste industrielle Autonomie gewährleistet und dabei eine überlegene Genauigkeit, Echtzeit-Durchsatzrate und Energieeffizienz im Vergleich zu bestehenden Sicherheitsmonitoren bietet.

Dadmehr Rahbari, Masoud Daneshtalab, Maksim Jenihhin2026-07-15
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TopoNet: A Topology-Guided Dual-Branch Framework for Medical Image Classification

TopoNet ist ein topologiegestütztes Dual-Branch-Framework, das die Klassifizierung volumetrischer medizinischer Bilder durch die Integration räumlich registrierter topologischer Merkmale, die aus der persistenten Homologie abgeleitet wurden, mit erscheinungsbasierten Hinweisen mittels Cross-Branch-Attention verbessert und dadurch Genauigkeit, Robustheit und Interpretierbarkeit steigert.

Jin Sun, Nan Gao, Wenqi Tao, Zaifang Zhang, Chenghao Shao2026-07-15
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Security Analysis of Browser Artificial Intelligence Panel Privilege Escalation Vulnerability

Dieses Paper identifiziert und analysiert CVE-2026-0628, eine kritische Privilege-Escalation-Schwachstelle in der Gemini Live AI Side Panel von Google Chrome, die es Erweiterungen mit Basisberechtigungen ermöglicht, auf sensible Ressourcen auf Browser-Ebene zuzugreifen, wobei aufgedeckt wird, dass 73,9 % der analysierten Erweiterungen über die notwendigen Berechtigungen verfügen, um diese Sicherheitslücke auszunutzen.

Fadly Kasim, Muhammad Yahya, Bakhrani Rauf, Taufiq Natsir2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ
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From Generation to Collaboration: Using LLMs to Edit for Empathy in Healthcare

Diese Studie zeigt, dass der Einsatz großer Sprachmodelle als redaktionelle Assistenten zur Verfeinerung schriftlicher Antworten von Ärzten, anstatt als autonome Generatoren, die wahrgenommene Empathie signifikant erhöht und gleichzeitig die faktische Genauigkeit bewahrt, gestützt durch neuartige quantitative Metriken zur Bewertung sowohl des emotionalen Tons als auch der medizinischen Präzision.

Man Luo, Bahareh Bahareh, Amara Tariq, Halim Abbas, Umar Ghaffar, Christopher J Warren, Segun O. Kolade, Haidar M. Abdul (…)2026-07-14
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The GRACE Cycle: A General Large-Language-Model Framework for Phenotype Discovery with Unknown Cluster Number

Das Papier stellt GRACE vor, ein neuartiges Large-Language-Model-Framework, das Hypothesen und Evidenzen iterativ verfeinert, um automatisch die optimale Anzahl klinischer Subgruppen in heterogenen, multimodalen Daten zu entdecken, ohne dass eine vorherige Spezifikation der Cluster-Anzahlen erforderlich ist, wie dies über Long-COVID- und Parkinson-Krankheitskohorten hinweg validiert wurde.

Jing Wang, Zorina Galis, Tong Zhang, Yiming Luo, Amar Sra, Xing Niu, Jie Shen, Qiaomin Xie, Jeremy Weiss2026-07-14
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What's Missing in Autonomous Research? A Systematization of Systems, Benchmarks, and Verification

Diese Übersicht systematisiert die fragmentierte Landschaft der autonomen Forschung, indem sie ein mehrachsiges Framework für 56 Systeme und deren Evidenzzuverlässigkeit einführt, welches eine kritische Lücke zwischen der Fähigkeit, Forschungsartefakte zu generieren, und dem Mangel an robusten Verifizierungsmechanismen aufzeigt, um diese vor der Veröffentlichung zu verteidigen.

Xingyu Ren, Youran Sun, Chugang Yi, Kejia Zhang, Jiaxuan Guo, Jianda Du, Haizhao Yang2026-07-14
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A multi-objective evolutionary approach to neural architecture search for clinical tabular classification: balancing predictive performance and model compactness

Dieses Paper stellt MOGA-NAS vor, einen multi-objektiven evolutionären Algorithmus, der die Vorhersageleistung und die Modellkompaktheit für die klinische Tabellenklassifikation effektiv ausbalanciert, indem er gleichzeitig F1-Scores maximiert und Parameterzahlen minimiert, was zu signifikant kleineren Modellen mit überlegener oder vergleichbarer Genauigkeit über fünf öffentliche Benchmarks hinweg führt.

Ivan V. Stepanyan, Menhai Hou, Safa A. Hameed2026-07-14
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Federated Learning Parameter Protection Based on Homomorphic Encryption and Selective User Decryption

Dieses Paper schlägt ein Sicherheitsverfahren für das föderierte Lernen vor, das eine Schwellenwert-Paillier-homomorphe Verschlüsselung mit einem auf Datenqualität basierenden selektiven Entschlüsselungsmechanismus und ECDSA-Signaturen kombiniert, um Inferenz- und Manipulationsangriffe effektiv abzuwehren und gleichzeitig die Trainingseffizienz um etwa 10 % zu verbessern.

Zhangbing Li, Mingyu Xiao, Jiantian Xiao, Jinsheng Li, Shaobo Zhang2026-07-14