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💻 computer science

Weak-topological neural operators for certificate-guided physical prediction

Dieses Paper führt Weak-Topological Neural Operators (WTNO) ein, ein Framework, das die Auswahl neuronaler Operatoren für partielle Differentialgleichungen verbessert, indem es Zustandsprädiktoren mit geometrischen, topologischen und schwach-maßtheoretischen Zertifikaten koppelt, um robuste physikalische Vorhersagen in Szenarien zu gewährleisten, die Grenzflächen, topologische Veränderungen und seltene Ereignisse beinhalten.

Hanji Du, Zhichao Deng, Zhongyi He, Feiyu Wang, Shuaiyu Jin2026-07-14
💻 computer science

From Programs to Predictions: A Scalable, Multilingual Platform for Automated Evaluation of Machine-Learning Olympiads

Dieses Paper stellt MLCompete vor, eine skalierbare, mehrsprachige Webplattform, die darauf ausgelegt ist, Machine-Learning-Olympiaden durch eine asynchrone, metrikagnostische Pipeline und eine sichere, zweistufige Ausführungsumgebung zu evaluieren, wobei sie ihre Robustheit und Zuverlässigkeit durch den erfolgreichen Einsatz bei der rumänischen Nationalen KI-Olympiade und internationaler Teilnahme demonstriert.

Robert-Mihai Colca, Rusu Dinu-Stefan, Mihai Nan2026-07-14
💻 computer science

Dual-Guidance Framework for Semi-Supervised Semantic Segmentation via Uncertainty and Prototypes

Dieses Paper schlägt ein Dual-Guidance-Framework für semisupervisierte semantische Segmentierung vor, das ein Uncertainty-Aware Dynamic Pseudo-Label Refinement-Modul und ein Class-Prototype Contrastive Guidance-Modul kombiniert, um Vorhersagen gemeinsam zu verfeinern und Merkmalsrepräsentationen zu regularisieren, wodurch eine State-of-the-Art-Leistung auf den PASCAL VOC 2012- und Cityscapes-Benchmarks erzielt wird.

Xi Lu, Byung-Won Min2026-07-14
💻 computer science

Trustworthy AI for Marketing Measurement: A Systematic Review of Attribution, Media Mix Modeling, and Privacy-Preserving Methods

Diese systematische Übersicht über 108 Studien (2010–2026) analysiert, wie KI die Marketing-Messung umgestaltet, indem sie ein „Measure–Validate–Protect“-Framework vorschlägt, das die gesteigerte Vorhersagekraft von Deep Learning und neuronalen Media-Mix-Modellen gegen die kausalen Einschränkungen und Genauigkeitsverluste abwägt, die durch datenschutzwahrende Techniken auferlegt werden.

Longying Lai, Zhiyuan Cheng, Yue Liu2026-07-14
💻 computer science

Beam Search-Driven Dual-Path Feature Selection with Weighted Merging for Cancer Detection

Dieses Paper schlägt ein neuartiges Beam-Search-Driven Dual-Path Feature Selection with Weighted Merging (BSDPFS-WM) Modell vor, das fortschrittliche Vorverarbeitung, Multi-Strategie-Merkmalsauswahl und Stacked Generalization integriert, um eine robuste, generalisierbare und erklärbare Multi-Krebs-Detektion über diverse klinische Datensätze hinweg zu erreichen.

Ria Pyne, Avijit Kumar Chaudhuri2026-07-14
💻 computer science

Automated Fracture Image Captioning Using Multimodal Vision-Language Models: A Comprehensive Comparative Study on a Clinically Curated Dataset

Diese Arbeit präsentiert einen umfassenden Benchmark von neun Encoder-Decoder-Architekturen für die automatisierte Bildunterschriftenbeschreibung von Fraktur-Röntgenaufnahmen auf einem klinisch kuratierten Datensatz und zeigt auf, dass das visuell-sprachlich vortrainierte BLIP-Base-Modell andere Kombinationen aus visuellen Encodern und GPT-2-Decodern übertrifft, während es gleichzeitig kritische Einblicke in Fehlermodi und die architektonische Auswahl für medizinische Bildgebungsaufgaben mit geringen Ressourcen liefert.

Nikosi2026-07-14
💻 computer science

Foresight Is Not Enough: Sentence-Level Future Signals, Self-Loop Hard Negatives, and the Calibration Gap in Small Language Models

Diese Arbeit zeigt auf, dass das ForesightLM-v2-Modell zwar erfolgreich ein stabiles Signal für die Vorhersage der Zukunft auf Satzebene erlernt, diese Repräsentation jedoch die Generierung nicht direkt steuern kann, was offenbart, dass seine scheinbaren Vorteile primär aus dem semantischen Reranking und nicht aus dem erlernten zukünftigen Begriff resultieren, und eine kritische Lücke zwischen gelernten Repräsentationen und kalibrierten Verhaltensergebnissen in kleinen Sprachmodellen hervorhebt.

Ahmet Rıfat Öztürk, Yağız Ekrem Dalar, Ömer Faruk Aksoy, Nedim Mutlu Sezer, Feyzi Arda Salihoğlu2026-07-14
💻 computer science

From Telemetry to Techniques: Behavior-Centric MITRE ATT&CK Technique Classification Through Sysmon Event Correlation

Dieses Paper schlägt ein verhaltenszentriertes Framework vor, das Sysmon-Ereignisse zu GUID-korrelierten Sequenzen rekonstruiert, um die Klassifizierung von MITRE ATT&CK-Techniken zu verbessern, wobei nachgewiesen wird, dass die Bewahrung des Prozesskontexts die zeitliche Gruppierung übertrifft und dass ein Basismodell von SecureBERT überlegene Ergebnisse ohne explizite Maßnahmen zur Minderung von Klassenungleichgewichten erzielt.

Amir Hossein Hemmati, Babak Sadeghiyan, Mahsa Saeidi2026-07-14