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927 Arbeiten

💻 computer science

Metadata Supervised Imaging Representations for Modelling and Controlling Acquisition Variability

Dieses Papier schlägt einen durch Metadaten gesteuerten Ansatz vor, um anatomische Strukturen von akquisitionsabhängigen Variationen in der biomedizinischen Bildgebung zu entkoppeln, was die Erstellung akquisitionsbewusster Repräsentationen und eines vereinheitlichten Harmonisierungsmodells ermöglicht, das die Generalisierung, Interpretierbarkeit und den klinischen Einsatz über verschiedene Bildgebungsprotokolle und Standorte hinweg verbessert.

Mehmet Yigit Avci, Pedro Borges, Virginia Fernandez, Natalia Glazman, Paul Wright, Mehmet Yigitsoy, Sebastien Ourselin (…)2026-07-30
💻 computer science

Interpretable Ensemble Machine Learning for Process-Parameter-Driven Prediction of TiO₂–PVP Electrospun Nanofiber Diameter

Diese Studie zeigt, dass ein interpretierbares Ensemble-Machine-Learning-Framework, das spezifisch Extra-Trees-Regression nutzt, den Durchmesser von TiO₂–PVP-elektrogesponnenen Nanofasern basierend auf Prozessparametern genau vorhersagen kann und damit eine hocheffiziente sowie präzise Alternative zu traditionellen, zeitaufwendigen experimentellen Optimierungsmethoden bietet.

Chetan More, Harshada Mhetre, Kedar Sahasrabudhe, Asmita Mali, Sameer Gajmal, Amol Bhopale, Amit Shewale2026-07-30
💻 computer science

MSF-TrashDet: A Lightweight Multi-Scale Feature Fusion Network for Automatic Waste Object Detection Using the TrashNet Dataset

Dieses Paper schlägt MSF-TrashDet vor, ein leichtgewichtiges Multi-Scale Feature Fusion Netzwerk, das einen neuartigen Multi-Scale Feature Enhancement Block und strukturierte Channel-Pruning nutzt, um eine hochgenaue, effiziente Objekterkennung von Abfällen auf dem TrashNet-Datensatz zu erreichen, wobei es mit 91,91 % mAP50 State-of-the-Art-Modellen wie YOLOv5n, YOLOv8n und YOLOv11n übertrifft und gleichzeitig eine geringe Rechenkomplexität beibehält.

Tao Yanfen, Lei Lijuan, Gao Yousheng, Fan Dongdong, Mei Pengfei2026-07-30
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A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher and Chaotic Logistic XOR Stream Cipher for Secure Binary File Protection

Dieses Paper schlägt ein skalierbares hybrides Verschlüsselungsframework vor, das die unimodulare Hill-Chiffre mit einer auf einer chaotischen Logistik-Map basierenden XOR-Stromchiffre kombiniert, um einen sicheren, effizienten und formatunabhängigen Schutz für beliebige Binärdateien zu gewährleisten, wobei eine nahezu ideale Zufälligkeit, eine starke Resistenz gegen statistische Angriffe sowie eine verlustfreie Wiederherstellung mit hohem Durchsatz erreicht werden.

Samsul Arifin¹, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lukman Hakim, Dwi Wijon (…)2026-07-30
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A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption

Dieses Paper präsentiert das Hybrid Split-Based Chaotic Cryptosystem (HSBCC), ein einheitliches Framework, das eine dynamisch generierte unimodulare Hill-Chiffre, eine auf der Logistic Map basierende Schlüsselableitung und Elliptische-Kurven-Kryptographie integriert, um eine sichere, verlustfreie und größenerhaltende Verschlüsselung für beliebige Binärdateien zu erreichen.

Samsul Arifin¹, Alya Maura Raditha, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Luk (…)2026-07-30
💻 computer science

AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments

Dieses Paper schlägt ein KI-gesteuertes Framework für föderierte Cloud-Umgebungen vor, das Graph Neural Networks, NSGA-II-Optimierung und Contextual Bandits integriert, um gleichzeitig SLO-Verletzungen, Energieverbrauch, Betriebskosten und Inter-Cluster-Verkehr zu minimieren sowie Fairness und Stabilität zu maximieren, wobei in experimentellen Auswertungen eine überlegene Leistung gegenüber bestehenden Methoden erzielt wird.

Votte Rajashekhar, N. Radhika, G Naga Rama Devi, Yedida Subrahmanyam, N. Rahul Pal, Gadde Mamatha2026-07-30
💻 computer science

Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support

Diese Studie evaluiert sechs Plattformen für konversationelle KI und stellt fest, dass diese zwar konsistent Empathie simulieren, jedoch erhebliche Inkonsistenzen bei der Krisenerkennung und Eskalation aufweisen, was eine kritische Lücke zwischen ihren dokumentierten Sicherheitsverpflichtungen und der tatsächlichen interaktionalen Leistung offenbart.

Samuel Hockey, Mathias Felipe de Lima Santos2026-07-30
💻 computer science

A Unified Two-Phase Motion Regime-Aware Hybrid Multi-Sensor Data Fusion Framework for Navigation of Intelligent Systems

Dieses Papier schlägt ein einheitliches zweiphasiges Hybrid-Framework vor, das eine regimebewusste Bewegungsklassifizierungspipeline mit einer auf Reinforcement Learning basierenden adaptiven Abstimmung der Kalman-Filter-Rauschparameter integriert, um die Genauigkeit der autonomen Fahrzeugnavigation und die Robustheit gegenüber GPS-Spoofing zu verbessern.

Gnana Sri Sindhu Boppana, Shuo Wu2026-07-30
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A Deterministic Complete Graph Hill Cipher with Shift128 Residual Encryption for Universal Binary Files

Dieses Paper präsentiert CGHC-S128, ein hybrides Verschlüsselungsframework, das eine Complete Graph Hill Cipher mit einer Shift128-Residuenverschlüsselung kombiniert, um universelle Binärdateien jeglicher Größe sicher und effizient ohne Padding zu verschlüsseln, während gleichzeitig die mathematische Schlüsselumkehrbarkeit, perfekte Entschlüsselung und eine starke Resistenz gegen kryptanalytische Angriffe gewährleistet werden.

Samsul Arifin¹, Paskalis Farelnata Zamasi, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, D (…)2026-07-30