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💻 computer science

How Annotator Agreement Affects Sentiment Classification Performance for Indonesian Coastal Tourism Reviews

Diese Studie zeigt, dass das Training von Sentiment-Klassifikatoren auf einem größeren, auf Mehrheitsentscheid basierenden Datensatz indonesischer Küstentourismus-Bewertungen eine höhere Leistung erzielt als ein streng einstimmiger Datensatz, wobei die Ergebnisse darauf hindeuten, dass eher das erhöhte Datenvolumen und die Klassengleichgewichtung als allein die Beibehaltung ambivalenter Instanzen die primären Treiber der Verbesserung sind, während IndoBERT die systematische Fehlklassifizierung neutraler Bewertungen effektiv reduziert.

Sandy Kurniawan, Henri Tantyoko, Khadijah Khadijah, Helmie Arif Wibawa2026-08-31
💻 computer science

A Supervised Multimodal Benchmark and Missing-Modality Robustness Study for Robotic Welding Defect Classification

Dieses Paper führt den ersten überwachte Vier-Modalitäten-Benchmark und das Sitzungs-disjunkte Evaluierungsprotokoll für die Klassifizierung von Schweißfehlern in der Robotik ein und zeigt auf, dass ein Modalitäts-Perturbations-Curriculum innerhalb des vorgeschlagenen MAAF-Net-Frameworks die Robustheit gegenüber fehlenden Sensordaten signifikant verbessert, ohne die Genauigkeit bei vollständigen Daten oder die Inferenzgeschwindigkeit zu beeinträchtigen.

Manh V. Hoang, Thang M. Pham, Nam Do, Hanh T. Bui2026-08-31
💻 computer science

Bilder ohne Worte: Can AI Identify Political Parties via Unspoken Visual Signatures in the 2025 German Election?

Dieses Paper stellt PREF vor, ein interpretierbares Vision-Language-Modell, das die politische Parteizugehörigkeit aus Medien der deutschen Wahlkampagnen von 2025 durch die Verbalisierung perzeptiver Merkmale erfolgreich klassifiziert, eine mit Black-Box-Embeddings vergleichbare Leistung erzielt und dabei quantifiziert, in welchem Maße die Parteidentität selbst nach Entfernung des expliziten Brandings fortbesteht.

Ali Abusaleh, Alexander Mehler, Mevlut Bagci2026-08-31
💻 computer science

A Generalized PNE Framework: Taking ChaCha Further in Syncopated Rhythm

Dieses Paper führt ein verallgemeinertes Framework für Probabilistic Neutral Expressions (PNE) ein, das neuartige Techniken wie Syncopation und Carry-Preserving integriert, um Key-Recovery-Angriffe auf die rundenreduzierte ChaCha signifikant zu verbessern, wobei der erste Related-Key-Angriff auf ChaCha8 erzielt und 7,5 Runden von 256-Bit-ChaCha gebrochen werden.

Shichang Wang, Meicheng Liu, Shiqi Hou, Chengan Hou, Dongdai Lin2026-08-31
💻 computer science

Federated Learning security with FedEDAuth: Embedding-Distribution Authentication for Counterfeit IC Detection

Dieses Paper schlägt FedEDAuth vor, ein leichtgewichtiges Federated-Learning-Framework, das eine Embedding-Distributionsanalyse nutzt, um bösartige Clients zu erkennen und zu filtern, wodurch eine 100%ige Erkennung von verdeckten Byzantine-Data-Poisoning-Angriffen erreicht und eine hohe Genauigkeit bei der kollaborativen Detektion gefälschter integrierter Schaltkreise aufrechterhalten wird.

Naseeruddin Lodge, M. Yasin Akhtar Raja, Fareena Saqib2026-08-31
💻 computer science

Generalizing the LoD Transition Space for Continuous Multi-Scale Representation using Straight Skeletons

Dieses Paper schlägt ein generalisiertes LoD-Transition-Space-Framework vor, das auf Straight-Skeleton-basierten 3D-Volumina basiert, um kontinuierliche, topologisch konsistente Multi-Skalen-Transformationen zwischen diversen geometrischen Primitiven (Polygonen, Polylinien und Punkten) zu ermöglichen und somit eine glatte Karten-Generalisierung über beliebige Detailstufen (Levels of Detail) hinweg zu unterstützen.

Amin Gholami, Pawel Boguslawski, Martijn Meijers2026-08-31✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

A New Evolutionary Strategy: Learn From the Best

Dieses Paper stellt die Learn From the Best Evolution Strategy (LFB-ES) vor, einen neuartigen Black-Box-Optimierer, der das Training hochdimensionaler neuronaler Netze verbessert, indem er die Population iterativ dazu anleitet, von Elite-Individuen zu lernen, wodurch eine überlegene Konvergenz und Genauigkeit im Vergleich zu klassischen Methoden wie OpenAI-ES und CMA-ES erreicht wird.

Zhijian Mo, Qihua Xiao, Zhihui Shan, Xueli Ban2026-08-31
💻 computer science

Ephemeral Subgraph Generation: Real-Time Knowledge GraphConstruction for Cross-System Investigation

Dieses Paper schlägt die Ephemeral Subgraph Generation (ESG) vor, einen Echtzeit-, LLM-gestützten Ansatz, der frage-spezifische, temporäre Wissensgraphen über heterogene Ingenieurssysteme hinweg konstruiert, um statische Retrieval- und Fixed-Hop-Baselines bei systemübergreifenden Untersuchungen zu übertreffen, während gleichzeitig spezifische Softwaredefekte, die während der Evaluierung identifiziert wurden, dokumentiert und behoben werden.

Saket Jain2026-08-31
💻 computer science

A non-work conserving stateless core fair queuing scheduler for scalable deterministic networking

Dieses Paper stellt N-SCORE vor, einen nicht-arbeitskonservierenden, zustandslosen Core-Fair-Queuing-Scheduler, der die optimalen End-zu-End-Latenzgrenzen bestehender zustandsbehafteter und arbeitskonservierender Techniken bewahrt und gleichzeitig die Jitterunterdrückung sowie die Skalierbarkeit für deterministische Netzwerke signifikant verbessert.

Jinoo Joung, Yeoncheol Ryoo, Juhyeok Kwon, Jeong-dong Ryoo, Taesik Cheung2026-08-31