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3729 Arbeiten

💻 Informatik

Adaptive Multi-Reference Latent Fusion for Temporal Coherence and Specular Invariance in Generative Video Synthesis

Dieses Paper stellt eine zweistufige modulare Pipeline mit Multi-Reference Latent Fusion (MRLF) vor, die durch die Entkopplung von kompositorischer Rahmung und temporaler Synthese eine Zero-Shot strukturelle Kontinuität sowie Identitätsstabilität beim akteurslosen generativen Filmemachen erreicht und so eine hochpräzise Videogenerierung mit minimaler Pixelabweichung und geringer Verarbeitungslatenz ermöglicht.

Riham Hilal2026-10-19
💻 Informatik

Adversarial Attack on Deep Learning Based Network Intrusion Detection Systems: An Empirical Analysis across Datasets and Features

Diese Arbeit demonstriert empirisch, dass auf Deep Learning basierende Netzwerk-Intrusionserkennungssysteme über verschiedene Datensätze und Merkmalsgruppen hinweg hochgradig anfällig für adversarielle Evasion-Angriffe sind, was offenlegt, dass die Anfälligkeit eine inhärente Eigenschaft der gelernten Entscheidungsoberfläche und kein datensatzspezifisches Problem ist, und schlägt einen Feature Vulnerability Index vor, um zu identifizieren, welche Eingangsmerkmale am anfälligsten für Perturbationen sind.

Gundapu Thirupathi, V Thirupathi2026-10-19
💻 Informatik

Attack-aware Federated Learning via Prototype-guided Cross-cluster Knowledge Transfer for Label-space Heterogeneous Intrusion Detection

Dieses Paper schlägt Attack-Fed vor, ein zweistufiges Federated-Learning-Framework, das die Heterogenität des Label-Raums in der Intrusion Detection durch die Kombination von angriffsbewusstem Clustering mit prototypengesteuertem, clusterübergreifendem Wissenstransfer adressiert, um spezialisiertes Lernen zu ermöglichen und gleichzeitig komplementäres Angriffswissen zu nutzen.

Marwa Badrouni, Chaker Katar, Wissem Inoubli, Zahra Kodia2026-10-19
💻 Informatik

SBOM-Based Container Deployment Risk Assessment under Incomplete Runtime Observations

Dieses Paper schlägt eine adaptive, auf SBOM basierende Methode zur Bewertung von Container-Deployment-Risiken unter unvollständigen Laufzeitbeobachtungen vor, indem es mehrere Evidenzquellen integriert, um die Anwendbarkeit von Schwachstellen zu klassifizieren und Inspektionskosten zu priorisieren, wodurch im Vergleich zu Baseline-Ansätzen verbesserte Entscheidungsabschlussraten und reduzierte Haltezeiten erreicht werden.

Byeongchan Park, Sun-Jip Kim2026-10-19
💻 Informatik

Approximation algorithm for the parallel-machine scheduling problem with multiple servers

Diese Arbeit befasst sich mit dem Problem der identischen parallelen Maschinenplanung mit mehreren Servern und nicht-präemptiven Jobs zur Minimierung der gewichteten Gesamtabschlusszeit, indem sie eine zeitindexierte MIP-Formulierung für exakte Lösungen präsentiert und eine Shortest Weighted Processing Time (SWPT)-Heuristik vorschlägt, die nachweisbare Worst-Case-Approximationsgrenzen bietet und eine hohe empirische Leistungsfähigkeit mit einer durchschnittlichen Optimalitätslücke von unter 5 % demonstriert.

Guo-Sheng Liu, Ting-Ting Zheng, Fang-Qing Liu2026-10-19
💻 Informatik

ANCHOR: An English-to-Chinese Transcreation Method for Transferring Check-Worthiness Estimation Data

Das Paper schlägt ANCHOR vor, eine adaptive Transkreationsmethode, die die kulturelle Abhängigkeit klassifiziert, um englische Check-Worthiness-Daten entweder zu domestizieren oder zu fremdisieren, wodurch annotierte Ressourcen effektiv auf Chinesisch übertragen werden, während der faktische Umfang, die Behauptungsstärke und die Label-Genauigkeit bewahrt werden.

Yinglong Yu, Fang Yuan, Yu Huang, Yuchang Duan, Zhengyi Lyu, Yu Wang2026-10-19
💻 Informatik

mSITG-MD: A Metadata-Aware Particle Swarm Optimization Framework for Combinatorial Test Data Generation in IoT and Multimedia Systems

Dieses Paper stellt mSITG-MD vor, ein Metadaten-bewusstes Particle Swarm Optimization-Framework, das durch die Integration von domänenspezifischer Parametermodellierung, Constraint-Handhabung und dynamischer Suchraum-Beschneidung die Effizienz, Größe und Validität der kombinatorischen Testdaten-Generierung für komplexe IoT- und Multimedia-Systeme signifikant verbessert.

Mohammad Naderuzzaman, Mohammod Abul Kashem, Nadiba Zaman Kaifa2026-10-19
💻 Informatik

EchoMed Agent: A Foundation Model–Based Agentic Framework for Echocardiographic Left Ventricular Segmentation and Functional Assessment

EchoMed Agent ist ein auf einem Foundation Model basierendes agentisches Framework, das ein mittels Low-Rank-Adaption angepasstes MedSAM2-Videossegmentierungsmodell mit einer GPT-5.2-Tool-Routing-Schnittstelle und einem leichtgewichtigen Achsenregressionsmodul kombiniert, um eine präzise, Few-Shot-anpassbare Segmentierung des linken Ventrikels sowie eine Schätzung der Ejektionsfraktion über verschiedene klinische Standorte hinweg zu erreichen.

Leshan Sun, Juan Farina, Songlin Zhao, Shuoyang Wei, Yuzhen Ding, Reza Arsanjani, Win-Kuang Shen, Wei Liu2026-10-19
💻 Informatik

Voice Design Compass: Guidance for Developing and Reflecting on Voice Concepts for Embodied Characters

Dieses Paper präsentiert den Voice Design Compass, ein durch Expertenreview entwickeltes konzeptionelles Framework, das Designer dabei unterstützen soll, Stimmenkonzepte für verkörperte Charaktere systematisch zu kreieren, zu dokumentieren und zu reflektieren, um intentionale Entscheidungen zu gewährleisten und unbeabsichtigte Stereotypisierung zu vermeiden.

Johanna Magdalena Kuch, Anna Lea Reinwarth, Bernhard Hilpert, Laura Kanschat, Tanja Schneeberger, Elisabeth André2026-10-19