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929 Arbeiten

💻 computer science

Supervised Machine Learning for Predicting Power Conversion Efficiency in Perovskite Solar Cells: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis

Diese Arbeit präsentiert eine systematische Übersicht und eine quantitative Meta-Analyse von 36 Studien, die aufzeigen, dass baumbasierte Ensemble-Methoden der effektivste überwachte maschinelle Lernansatz zur Vorhersage der Effizienz von Perowskit-Solarzellen sind, während sie gleichzeitig zentrale Herausforderungen bei der Datenstandardisierung identifizieren und eine umfassende Roadmap vorschlagen, um die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der ML-gestützten photovoltaischen Entwicklung zu verbessern.

Ajaz Husain Warsi, Faiyaz Ahamad2026-07-10
💻 computer science

ThinkCode Framework for AI Mediated Programming Education and Cognitive Skill Development

Dieses Paper stellt ThinkCode vor, ein KI-gestütztes Scaffolding-Framework, das ein Hint-First-Interaktionsparadigma nutzt, um kognitive Entlastung und Kompetenzverlust in der Programmierausbildung durch die Durchsetzung von aktivem Abruf und schrittweiser Argumentation vor der Offenlegung vollständiger Lösungen entgegenzuwirken.

Muhammad Rizwan, Mustafa Irfan, soniya priyatharsini, Renjith Radhakrishnan2026-07-10
💻 computer science

Lightweight YOLOv8 with Multi-Module Optimization for Electric Bicycle Rider Helmet Detection

Dieses Paper schlägt ein verbessertes, leichtgewichtiges, auf YOLOv8 basierendes Detektionssystem vor, das durch Multi-Modul-Optimierungen erweitert wurde, um bestehende Einschränkungen hinsichtlich Genauigkeit, Echtzeitleistung und Kompatibilität mit Edge-Geräten bei der Erkennung von Helmen bei E-Bike-Fahrern in komplexen Verkehrsszenarien zu überwinden.

Yalei Dong, Fengchen Wei2026-07-10
💻 computer science

QKT: Quantum Kernel Transformer for High-Dimensional Classification Across Modalities

Das Paper stellt den Quantum Kernel Transformer (QKT) vor, eine hybride Architektur, die einen trainierbaren parametrisierten Quantenschaltkreis als nichtlineare Einbettungsschicht nutzt, um eine wettbewerbsfähige oder überlegene Leistung bei vielfältigen hochdimensionalen Klassifikationsaufgaben in den Bereichen Text, Tabellen, Audio und Physik zu erzielen, während sie gleichzeitig Robustheit gegenüber Instabilität demonstriert und spezifische Einschränkungen in der Bildverarbeitung identifiziert.

Hao-Yuan Chen2026-07-10
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A Design Science Approach to Zero Trust Cyber Risk Governance in Digital Government Platforms: Development and Evaluation of the CRGMM Framework

Dieses Papier präsentiert die Entwicklung und vorläufige Validierung des Cyber Risk Governance Maturity Model (CRGMM), eines neuartigen Design-Science-Frameworks, das Zero-Trust-Prinzipien integriert, um die Cyber-Risiko-Governance von behördenübergreifenden digitalen Regierungsplattformen zu bewerten und zu steuern, wie dessen Anwendung am sahel-System Kuwaits demonstriert.

Abdullah F. Alenezi2026-07-10
💻 computer science

CEDF-CS: Class-Balanced Prototype Condensationfor Resource-Efficient and Leak-Free Intrusion Detection in Industrial IoT and Enterprise Networks

Das Papier stellt CEDF-CS vor, ein leckagefreies, klassengestütztes Prototyp-Kondensierungs-Framework, das massive Intrusion-Detection-Datensätze signifikant komprimiert und gleichzeitig die Strukturen von Minderheitenangriffen bewahrt, wodurch ressourceneffiziente Modelle eine Leistung erzielen, die dem Training auf vollständigen Daten bei Industrial-IoT- und Unternehmensnetzwerk-Benchmarks entspricht oder diese sogar übertrifft.

George Karraz, Anas Shahin2026-07-10
💻 computer science

Secure Data Sharing for Real Estate Valuation Using Blockchain Technology

Dieses Paper schlägt das Valuation Data Ledger (VDL) vor, ein Permissioned-Blockchain-Framework, das hybride Speicherung, Zugriffskontrolle und Token-Anreize integriert, um fragmentierte Immobilienbewertungsdaten sicher zu vereinheitlichen, wobei durch eine synthetische Evaluierung nachgewiesen wird, dass es die Genauigkeit automatisierter Bewertungen erhöht, eine effektive Betrugserkennung ermöglicht und kollaboratives Lernen unter Wahrung der Privatsphäre unterstützt.

Khaled Almi'ani, Nedal Ababneh, Tawfiq Alrawashdeh, Nur Siyam2026-07-10
💻 computer science

Mixed Neural Rendering: Interactive Mixed Reality Capture and Curation for Neural 3D Reconstruction

Dieses Paper stellt MiNeR (Mixed Neural Rendering) vor, eine interaktive Mixed-Reality-Pipeline unter Verwendung der HoloLens 2, die Echtzeit-Erfassung, In-situ-Inspektion und promptbare Segmentierung integriert, um traditionelle Erfassungslimitationen zu überwinden und eine robuste, objektzentrierte neuronale 3D-Rekonstruktion zu ermöglichen.

Alessio Paolucci, Lorenzo Stacchio, Emanuele Balloni, Pasquale Cascarano, Primo Zingaretti2026-07-10
💻 computer science

HashGuard-FL: Learnable Hash-Based GAN Discriminator with Post-Quantum Audit Trail for Federated Learning Integrity

HashGuard-FL ist ein neuartiges Federated-Learning-Framework, das einen lernbaren, Hash-basierten GAN-Diskriminator für die feingliedrige, multiklassenbasierte Angriffserkennung mit einer Post-Quanten-Audit-Schicht unter Verwendung von SHAKE-256 und CRYSTALS-Dilithium-Signaturen integriert, um eine manipulationsgeschützte, quantenresistente Integrität über verschiedene Benchmarks hinweg zu gewährleisten.

Nilima Dongre2026-07-09
💻 computer science

Beyond Aggregate Metrics Diagnosing the Long-Tailed Failure of Oracle Bone Character Detection and Recognition

Diese Arbeit diagnostiziert die gravierende Leistungslücke bei der Erkennung von Orakelknochen-Schriftzeichen, die durch eine extrem lange Endverteilung der Klassen verursacht wird, und schlägt FAR-YOLO vor, eine entkoppelte Baseline, welche die Few-Shot-Erkennungsgenauigkeit durch frequenzbewusste Abtastung und morphologieerhaltende Augmentierung signifikant verbessert, ohne die allgemeine Lokalisierungsleistung zu beeinträchtigen.

Dan Sui, Yuhang Xing, Penglan Liu, Bang Li2026-07-09