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2332 Arbeiten

💻 computer science

Geometry-aware LegONet for PDE Learning on Arbitrary Domains

Dieses Paper führt die Geometry-aware LegONet (gLegONet) ein, ein modulares Operator-Learning-Framework, das physikalische Mechanismen durch das Vortrainieren variabler Blöcke auf einem ambulanten Spektralbereich von spezifischen Geometrien entkoppelt und diese durch randdefinierte affine Mannigfaltigkeiten an beliebige Zieldomänen anpasst, wodurch wiederverwendbares PDE-Lösen und das Entdecken von Gesetzen ohne geometrie-spezifisches Retraining ermöglicht wird.

Jiahao Zhang, Yueqi Wang, Guang Lin2026-09-01
💻 computer science

The Saudi Legal Corpus for AI: An Auditable, Official-Source-Grounded, Article-Level Corpus of Saudi Arabian Legislation

Dieses Paper stellt das Saudi Legal Corpus für KI vor, einen umfassenden, offiziell quellbasierten und auditierbaren Datensatz auf Artikelebene mit 290 saudischen Rechtsinstrumenten, der eine einzigartige Herkunftsnachverfolgung, strukturierte analytische Ebenen wie Zitiergraphen und Glossare für definierte Begriffe sowie einen Retrieval-Benchmark aufweist, der die überlegene Leistung der metadaten-gestützten Suche gegenüber Standard-Baselines für arabisches juristisches NLP demonstriert.

Abdullah Almohammedi2026-09-01
💻 computer science

Sense-Augmented Corpus for Sanskrit-English Machine Translation: Corpus Construction, Model Fine-Tuning, and Evaluation

Diese Arbeit befasst sich mit der Herausforderung der lexikalischen Ambiguität in der Sanskrit-Englisch-Maschinentranslation, indem sie unter Verwendung von LLMs und einem benutzerdefinierten Sense-Inventar ein sinnserweiterte paralleles Korpus erstellt und zeigt, dass die explizite Einbeziehung von Wortsinnsinformationen die Übersetzungsqualität über verschiedene Modellarchitekturen hinweg signifikant verbessert.

Anagha Pradeep, Sriram Krishnan, Ketaki Shetye, Bassam Adnan, Radhika Mamidi2026-09-01
💻 computer science

Design and Implementation of a Fully Automated Smart Restaurant Using Mobile Applications and Service Robots

Dieses Papier präsentiert das Design und die Implementierung eines vollautomatisierten intelligenten Restaurantsystems, das mobile Anwendungen, IoT-Infrastruktur und Serviceroboter integriert, um menschliche Intervention zu eliminieren, was zu signifikanten Verbesserungen bei Wartezeiten, Bestellgenauigkeit und Liefergeschwindigkeit führt, während gleichzeitig eine exzellente Benutzerfreundlichkeit erreicht wird.

Seeram Srinivasa Rao, . S. N. Padhi, Seeram Venkata Sai Pujitha, Seeram Venkat Sai Divya2026-09-01
💻 computer science

Training-free Boundary-First one-shot segmentation by closed-region hypothesis testing

Dieses Paper stellt UBET vor, ein trainingsfreies One-Shot-Segmentierungsframework, das die Konstruktion von geschlossenen Regionen-Hypothesen vor der Identitätsarbitrierung durch eingefrorene Proposals und analytische DINOv2-Evidenz priorisiert und so eine State-of-the-Art-Leistung über diverse Benchmarks hinweg erreicht, ohne dass ein Modelltraining erforderlich ist.

EnBao Zhang2026-09-01
💻 computer science

Non-invasive lactate threshold estimation using deep learning: practical applications across endurance sports

Diese Studie zeigt, dass ein Deep-Learning-Modell die Herzfrequenz an der 2 mmol·L⁻¹-Laktatschwelle beim Laufen, Radfahren, Rudern und Kajakfahren genau schätzen kann, wobei es innerhalb spezifischer Sportarten herkömmliche Methoden übertrifft, jedoch aufgrund der verringerten Generalisierungsgenauigkeit über verschiedene Disziplinen hinweg eine sportspezifische Validierung erfordert.

Mehrnaz Eskandarisani¹, Farhad Daryanoosh2026-09-01
💻 computer science

RheumBench: A Specialist-Validated Rubric-Based Benchmark for Evaluating Large Language Models in Rheumatology

RheumBench ist der erste fachspezifisch validierte, rubrikbasierte Benchmark für die Rheumatologie, der zehn LLMs und RAG-Systeme evaluiert und aufzeigt, dass aktuelle Modelle erhebliche Leistungsunterschiede, systematische Überkonfidenz und potenziell schwerwiegende Auslassungsfehler aufweisen, wodurch die kritische Notwendigkeit menschlicher Aufsicht bei der klinischen Entscheidungsunterstützung unterstrichen wird.

Fabian Lechner, Jonathan Bamberger, Phillip Kremer, Jutta Richter, Matthias Schneider, Uta Kiltz, Sebastian Kuhn, Lucie (…)2026-09-01
💻 computer science

The Evolution of Object Detection: A Systematic Review of Transformer-Based and Few-Shot Learning Approaches

Diese systematische Literaturübersicht analysiert den Paradigmenwechsel in der Objekterkennung von traditionellen konvolutionalen Architekturen hin zu Transformer-basierten und Few-Shot-Learning-Modellen und hebt deren Vorteile bei der Vereinfachung von Detektions-Pipelines sowie der Verbesserung der Dateneffizienz hervor, während sie gleichzeitig anhaltende Herausforderungen wie Rechenkosten und die Erkennung kleiner Objekte durch architektonische Innovationen und fortgeschrittene Pre-Training-Strategien adressiert.

MD.Shakiful Islam Khan, Gorkem Kar2026-09-01
💻 computer science

Does Provenance Add Value Beyond Matched Skill Guidance?

Diese präregistrierte Studie stellt fest, dass Provenienz-Metadaten in Agenten-Skills die Aufgabenutilität nicht zuverlässig über die Wirkung von abgestimmter gewöhnlicher Anleitung hinaus verbessern, was darauf hindeutet, dass ihr Wert kontextabhängig ist und primlich nur dann realisiert wird, wenn sie ausführbare Aktionen verändert, anstatt lediglich durch gebündelte Skill-Scores zu wirken.

Haocheng Lu2026-09-01
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Policy-TD: Teacher-Distilled Runtime Control for Frozen Small Language Models

Policy-TD verbessert die Zuverlässigkeit eingefrorener kleiner Sprachmodelle, indem es lehrerauditierte Trace-Zustände in einen Runtime-Controller destilliert, der interveniert, um Fehler bei der Antwort-Verpflichtung zu beheben, wodurch die interne Genauigkeit sowie die Genauigkeit unter Belastung signifikant gesteigert werden, ohne die Leistung zu verschlechtern oder neue Fähigkeiten zu erzeugen.

Surya Teja Avvaru, Krishna Sai Pokala, VARUN KUMAR REDDY DODDA2026-09-01