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929 Arbeiten

💻 computer science

Rigid Object Pose Estimation via High-order Feature Recalibration and Distribution-aware Geometric Reasoning

Dieses Paper schlägt das Moment-guided Progressive Geometric Reasoning (MPGR)-Framework vor, welches die robuste 6D-Pose-Schätzung unter schwerer Okklusion adressiert, indem es die Aufgabe als distributionsbewusstes Inferenzproblem reformuliert, das hochordentliche statistische Modellierung nutzt, um fragmentierte geometrische Strukturen zu reparieren und die Merkmalskonsistenz zu verbessern.

Wei Liu, Bingbing Zhang, Changhong Jiang, Yanbo Wang, Huifen Tong2026-07-14
💻 computer science

Graph Neural Network-Based Team Sports Performance Analysis and Tactical Strategy Optimization

Dieses Paper schlägt ein auf Graph Neural Networks basierendes Framework vor, das Mannschaftssportarten als dynamische heterogene Graphen modelliert, um die offensive Effizienz und defensive Formationen vorherzusagen und gleichzeitig taktische Strategien durch Graph Reinforcement Learning und kontrafaktisches Schließen zu optimieren, wobei es eine überlegene Leistung gegenüber bestehenden Baselines auf Datensätzen der UEFA Champions League und der NBA demonstriert.

Honghong Song2026-07-14
💻 computer science

Enhanced Classifications of Skin  Melanoma, Actinic Keratosis, and Basal Cell Carcinoma Tumors Versus Normal Tissues Utilizing  YOLOv11 and  EfficientNetV2M  Deep Learning Models

Diese Arbeit evaluiert die Modelle YOLOv11 und EfficientNetV2M auf dem unbalancierten HAM10000-Datensatz zur Klassifizierung von Hauttumoren und zeigt auf, dass YOLOv11 eine überlegene Recall (86,5 %) für ein hochsensitives Screening erreicht, während EfficientNetV2M in Kombination mit einem SVM-Klassifikator eine höhere Spezifität (96,8 %) für eine präzise Triage bietet.

Salah Aly, Alaa Awad2026-07-14
💻 computer science

Hybrid Quantum Intelligence for Detecting Sophisticated Financial Fraud in Dynamic Transaction Ecosystems

Dieses Paper schlägt ein umfassendes hybrides Quanten-Klassik-Framework vor, das aus fünf spezialisierten Modellen (QAFEN-CNN, VQTM-LSTM, QGCL-Net, QVAE-DD und QMRL-XAI) besteht, welche kollektiv die Genauigkeit der Erkennung von Finanzbetrug, die Anpassungsfähigkeit an dynamische Ökosysteme sowie die regulatorische Erklärbarkeit durch fortschrittliche Quanten-Feature-Verschränkung, Graphkonstruktion und Meta-Reinforcement-Learning-Techniken verbessern.

MUDIMELA MADHUSUDHAN, Pramoda Patro2026-07-14
💻 computer science

Autonomous System Vulnerability Remediation: A Survey of Agentic AI, Reinforcement Learning, Benchmarks, and Operational Safety

Diese Übersicht synthetisiert die aufkommende Forschung zur autonomen Behebung von Schwachstellen über diverse Rechenumgebungen hinweg, indem sie die Literatur in sechs zentrale Strömungen und ein formales Closed-Loop-Task-Modell organisiert, um kritische Themen, operative Sicherheitsmechanismen und signifikante Forschungslücken beim Einsatz von agentischer KI und Reinforcement Learning für die sichere Systemreparatur hervorzuheben.

Abanisenioluwa Orojo, Webster Elumelu, Emmanuelli El-Mahmoud, Erika Leal2026-07-14
💻 computer science

Audit Detection Risk Reduction Using Machine Learning: Evidence from 3.3 million Transactions

Diese Studie führt ein vierschichtiges Machine-Learning-Framework ein und validiert dieses, welches das Entdeckungsrisiko bei Prüfungen sowie die Bearbeitungszeit im Vergleich zu traditionellen Methoden durch die Nutzung von unüberwachten und überwachten Modellen auf 3,3 Millionen realen Transaktionen eines mongolischen Energieversorgers signifikant reduziert, während es gleichzeitig einen neuartigen „Aggregation Masking Effect“ bei Anomalien nach dem Benfordschen Gesetz aufdeckt.

Tsetsegjargal Ulambayar, Oyunbileg Pagjii, Oyuntsetseg Luvsandash, Gantulga Garamdorj, Uyanga Sambuu2026-07-14
💻 computer science

An Explainable AI Framework for Thai Dish Recommendation Using Sensory Profiling and Association Rule Mining

Diese Studie schlägt ein Framework für erklärbare KI vor, das Association Rule Mining mit dreidimensionalem sensorischem Profiling integriert, um Transaktionsdaten thailändischer Restaurants zu analysen, wodurch kulturell fundierte Kombinationen von Gerichten aufgedeckt und die Generierung interpretierbarer, authentischer Mahlzeitenempfehlungen ermöglicht wird.

Silada Intarasothonchun, Pongphan Sathatip, Patcharaporn Mahasuweerachai, Kullapapruk Piewthongngam2026-07-13
💻 computer science

A Lightweight Neural Network Approach for Phishing URL Detection

Diese Forschungsarbeit schlägt einen leichtgewichtigen neuronalen Netzwerkansatz zur Erkennung von Phishing-URLs unter Verwendung des PhiUSIIL-Datensatzes vor und zeigt auf, dass die Optimierung von Hyperparametern und die Anwendung von Datenskalierung die Klassifizierungsgenauigkeit signifikant verbessern, während eine geringe Rechenkomplexität beibehalten wird.

Umer Farooq Ali, Syeda Mariam Muzammal, Ruqia Bibi, NZ Jhanjhi, Muhammad Tayyab2026-07-13
💻 computer science

Morphological Priors and Photogrammetric Conditioning for Auditable Generative 3D Miao and Dong Timber Heritage Scenes

Diese Studie schlägt einen auditierbaren generativen Workflow für das Holzkulturerbe der Miao und Dong vor, der morphologische Prioren, photogrammetrische Konditionierung und Provenienzprotokollierung integriert, um überprüfbare semantische und strukturelle Evidenz zu gewährleisten, ohne eine Vermessungsqualität der Rekonstruktion zu beanspruchen.

Jiejun Bai, jiajia Lin, jian Lv, wenzhao Liu, qingni Yuan2026-07-13