💻 Category

cs

3729 Arbeiten

💻 Informatik

SPAFNet: Semantic Prior-Guided Progressive Alignment and Gated Bidirectional Fusion for Unaligned RGB-T Salient Object Detection

Dieses Paper schlägt SPAFNet vor, ein durch semantische Prioren gesteuertes progressives Alignment- und Gated-Bidirectional-Fusion-Netzwerk, das für die Handhabung von nicht ausgerichteter RGB-T-Salient-Object-Detection entwickelt wurde, obwohl seine berichteten Leistungsmetriken auf dem UVT20K-Datensatz vorläufig bleiben und eine statistische Validierung vermissen lassen.

Muye Chen, Ming Wu2026-10-21
💻 Informatik

TME LLM OS: A Closed-Loop Systems Engineering Architecture for Epistemic Correction in AI Agent Systems Systems Engineering Proposal

Dieses Paper schlägt das TME LLM OS vor, eine geschlossene Systemengineering-Architektur, die das menschliche theoretisch-mechanistisch-erfahrungswissenschaftliche Framework adaptiert, um durch die Integration von strukturierter Überprüfung, Provenienzverfolgung und gesteuerter Ausführung eine epistemische Korrektur in KI-Agenten zu erzwingen, indem Mismatch-Zustände innerhalb einer begrenzten Episode vor der sicheren Freigabe aufgelöst werden.

Ilan Kander2026-10-21
💻 Informatik

STEP-VERIFIER: Learning to Verify Intermediate Agent Behavior with Process Reward Models

STEP-VERIFIER ist ein Process Reward Model, das lernt, einzelne Agentenaktionen durch automatisch synthetisierte paarweise Vergleiche zu verifizieren und während des Trainings dichtes intermediäres Feedback bereitzustellen, was die Leistung von Agenten bei komplexen Tool-Use-Aufgaben signifikant verbessert, ohne dass während des Einsatzes eine Abhängigkeit vom Verifizierer besteht.

Longhui Zhang, Xian Wu, Chunyuan Chen, Fen Huang, Bin Wang2026-10-21
⚡ Elektrotechnik

Optimizing Traffic Conflict Analysis at Signalized Intersections Using Multi-Scale Cellular Automata

Diese Studie nutzt ein Multi-Scale Cellular Automata (MSCA)-Modell, um Fahrzeug-Fußgänger-Konflikte an vierarmigen, signalisierten Kreuzungen zu simulieren und zu analysieren, wobei demonstriert wird, wie eine hierarchische Modellierung räumlicher und zeitlicher Skalen die Ampelphasenstrategien optimieren kann, um gleichzeitig die Effizienz des Verkehrsflusses und die Sicherheit der Fußgänger zu verbessern.

Krishna Kumari R2026-10-21
💻 Informatik

The Uniform ER Paradox: Empirical Boundaries of Memory Prioritization Under Aleatoric Uncertainty

Dieses Paper führt das Feature-Weighted Prioritized Experience Replay (FW-PER) ein, um die durch aleatorische Unsicherheit verursachte „TD-Vergiftung“ im Deep Reinforcement Learning zu diagnostizieren und zu mildern, was letztlich das „Uniform ER Paradoxon“ offenbart, bei dem unter extremer Rauschkorruption eine einfache gleichmäßige Zufallsstichprobe komplexere algorithmische Filterung übertrifft.

H. M. Jisan, Md Mizanur Rahman, Md Shamim Hossain2026-10-21
💻 Informatik

Computational Analysis of Komi and Fairness in Go: An AI-Based Approach Using KataGo

Diese Studie nutzt KataGo-Selbstspiel-Simulationen, um die Beziehung zwischen Komi und Spielergebnissen zu modellieren, wobei sie aufzeigt, dass faire Komi-Werte einer logistischen Verteilung folgen und je nach Brettgröße sowie Punktesystem variieren, wodurch traditionelle Annahmen über Halbpunkte-Inkremente und die mathematische Grundlage der Fairness im Go infrage gestellt werden.

Siheng Ye, Jingmao Wang, Ying Zhao, Ziyu Wang, Peijun Zhu, Tianchen Liu, Yan Chen, Xing Yang, Zi Chen2026-10-21
💻 Informatik

Do Machine Learning–Guided Proactive Full Capacity Protocols Mitigate Emergency Department Overcrowding? A Simulation-Based Evaluation

Diese Studie zeigt, dass ein durch maschinelles Lernen gesteuertes proaktives Full-Capacity-Protokoll, welches Überfüllung sechs Stunden im Voraus vorhersagt, die Zeit, die Notaufnahmen oberhalb der Überfüllungsschwellenwerte verbringen, sowie die Protokolldauer im Vergleich zur herkömmlichen reaktiven Aktivierung signifikant reduziert, wenngleich es die allgemeinen Wartezeiten oder die Verweildauer nicht signifikant verbessert.

khalid Aram, Orhun Vural, Bunyamin Ozaydin, James Booth, Abdulaziz Ahmed2026-10-20
💻 Informatik

False Proximity: Frozen Code Embeddings Invert Similarity on Behaviourally Divergent Mutant Pairs

Diese Arbeit zeigt auf, dass eingefrorene CodeBERT-Embeddings Ähnlichkeitssignale für verhaltensmäßig divergente Mutantenpaare systematisch invertieren, indem sie diese fälschlicherweise als ähnlicher bewerten als tatsächlich äquivalenten Code, wodurch offenbart wird, dass solche Embeddings oberflächliche Proximität anstelle von verhaltensmäßiger Äquivalenz widerspiegeln und ein kontrastives Fine-Tuning oder eine exekutionsbasierte Verifizierung für eine zuverlässige Code-Analyse erforderlich machen.

Keletso J. Letsholo, Nourchene Elleuch Ben Ayed, Achraf Ghorbel, Muath Alrammal2026-10-20
💻 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