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2332 Arbeiten

💻 computer science

SynNat-BERT: An interpretable dual-modal BERT framework for blood–brain barrier permeability prediction and novel scaffold discovery

SynNat-BERT ist ein interpretierbares, dual-modales selbstüberwachtes Framework, das 1,7 Millionen unbeschriftete Moleküle aus synthetischen und Naturstoff-Räumen nutzt, um eine robuste Vorhersage der Durchlässigkeit der Blut-Hirn-Schranke zu erreichen und erfolgreich neuartige permeable Gerüste zu identifizieren, wobei es bestehende Baselines sowohl in der Genauigkeit als auch in der Generalisierung übertrifft.

Junlin Dong, Shaoxin Huang, Suyi Liu, Siqing Chen, Zhen Zhang, Dao Zeng, Yuan Ji, Shuguang Yuan, Horst Vogel, Xie-an Yu (…)2026-09-02
💻 computer science

Interpretable Digital Twin-Safe Scheduling for Deadline-Aware Task Allocation in Dynamic Fog-Edge Computing: A Comparative and Prediction-Validity Evaluation

Dieses Paper schlägt ein interpretierbares, Digital-Twin-sicheres Scheduling-Framework für die deadline-bewusste Aufgabenallokation in dynamischem Fog-Edge-Computing vor und evaluiert dieses, wobei es zeigt, dass ein leichtgewichtiges analytisches Digital Twin eine wettbewerbsfähige Leistung im Vergleich zu einer handgefertigten Heuristik erzielt und wertbasierte Deep-Reinforcement-Learning-Baselines signifikant übertrifft, während es gleichzeitig robuste Sicherheitsgarantien und prädiktive Diagnostik bietet.

Nagwa Elmobark, Nasser Tamim2026-09-02
💻 computer science

Game-Theoretic Workload Allocation with Dynamic Computing Efficiency and Rejection-Aware Migration in Heterogeneous Data Centers

Dieses Paper schlägt ein bilaterales spieltheoretisches Framework für heterogene Rechenzentren vor, das Aufgabenmigration und Akzeptanzentscheidungen durch die Modellierung lastabhängiger Recheneffizienz und Ablehnungsstrafen gemeinsam optimiert und dadurch im Vergleich zu bestehenden statischen oder unilateralen Ansätzen eine überlegene Systemnutzen und Energieeffizienz erreicht.

Ruoyu Xiong, Huajun Zhang2026-09-02
💻 computer science

A SOC-Innovative Intelligent Framework For UAVs CyberSecurity

Dieses Paper schlägt SOC2I vor, ein KI-gestütztes Framework, das die Fähigkeiten eines Security Operation Center auf unbemannte Luftfahrzeuge adaptiert, indem es Echtzeit-Anomalieerkennung, Risikoquantifizierung und autonome Schadensbegrenzung integriert, um die Lücke zwischen konventioneller Netzwerkverteidigung und der cyber-physischen Sicherheit im Luftraum zu schließen.

Fadhila Tlili, Samiha Ayed, Lamia Chaari Fourati2026-09-02
💻 computer science

Who Governs Autonomous AI Execution? Execution Governance AI (EGA) V9: A Deterministic Runtime Governance Framework for Trustworthy Autonomous Workflows.

Die Execution Governance AI (EGA) V9 ist ein deterministisches Runtime-Framework, das vertrauenswürdige autonome Workflows ermöglicht, indem es Replay-Konsistenz, Provenienzverifizierung und Fail-Closed-Containment kombiniert, um eine 100%ige Erkennung von Ausführungdivergenzen mit null falsch-positiven oder falsch-negativen Ergebnissen sowie ohne zusätzlichen Sprachmodell-Overhead zu erreichen, während es spezifische Einschränkungen bei Post-Incident-Restriktionen und Seiteneffekt-Garantien transparent anerkennt.

DaeJung Byun2026-09-02
💻 computer science

Stateful Streaming Open-Vocabulary Segmentation Test-Time Adaptation: Persistent-State Diagnosis and Freeze-to-Confirm Recovery

Dieses Paper stellt Freeze-to-Confirm (F2C) vor, eine Recovery-Strategie für das zustandsbehaftete, Streaming-basierte Open-Vocabulary-Segmentierungsverfahren, welche die Adaption temporär anhält, um ein persistentes Risiko zu bestätigen, bevor sie die Modellzustände wiederherstellt, wodurch die Leistung über mehrere Benchmarks hinweg signifikant verbessert wird, während gleichzeitig eine geringe Latenz beibehalten wird.

Wenxi Wang2026-09-02
💻 computer science

CTDG-IDS: Continuous-time Dynamic Graph Representation Learning for Network Intrusion Detection

Das Papier schlägt CTDG-IDS vor, ein Framework zum Erlernen von Repräsentationen kontinuierlich-zeitlicher dynamischer Graphen, das Speicheraktualisierung, Hypergraph-Konstruktion und einen dynamischen Graph-Attention-Mechanismus integriert, um Netzwerkintrusionen durch die Erfassung sowohl sich entwickelnder topologischer Strukturen als auch zeitlicher Interaktionen effektiv zu erkennen.

Chang Su, Zujun Deng2026-09-02
💻 computer science

From Code Repository to Research Infrastructure: Evaluating GitHub for Managing the Scientific Research Lifecycle

Diese Studie bewertet das Potenzial von GitHub als integrierte Forschungsinfrastruktur und stellt fest, dass seine nativen Funktionen zwar die Ausführungs- und Ausgabephasen effektiv unterstützen, jedoch nur eine teilweise Rückverfolgbarkeit für vorgelagerte Forschungsaktivitäten wie die Fragestellung bieten und ergänzende Werkzeuge für ein vollständiges Lebenszyklusmanagement erfordern.

Telmo Miguel-Medina2026-09-02
💻 computer science

CleanScore: Black-Box Benchmark Audits with Negative Controls and Sensitivity Bounds

CleanScore ist ein Black-Box-Audit-Framework, das Negativkontrollen und Sensitivitätsgrenzen einsetzt, um echte Modellkompetenz von vorheriger Datenexposition zu unterscheiden, wobei es aufzeigt, dass standardmäßige auf Paraphrasierung basierende Audits die Auswirkungen von Trainingsdaten-Kontaminationation erheblich unterschätzen, während es gleichzeitig demonstriert, dass die Inflation durch Oberflächenformen in öffentlichen Benchmarks minimal ist.

Jeffery Opoku, David Banahene2026-09-02
💻 computer science

A Neural Screener–Reasoner Framework for Evidence-Grounded Log-Based Anomaly Detection and Explanation

Dieses Paper schlägt ein Neural Screener–Reasoner-Framework vor, das einen parserfreien, linearen Self-Attention-Detektor mit einem Retrieval-Augmented LLM kombiniert, um eine hochpräzise Log-Anomalieerkennung zu erreichen und verifizierbare, evidenzbasiert begründete Erklärungen bei gleichzeitiger Kontrolle der Inferenzkosten zu generieren.

Chi-Ming Chou, Shang-Kuan Chen2026-09-02