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3759 Arbeiten

💻 Informatik

Smart Traffic Prediction System: Enhancing Urban Mobility Through Intelligent Traffic Prediction and Dynamic Route Optimization

Dieses Papier präsentiert ein intelligentes Verkehrsvorhersagesystem, das eine Genauigkeit von 99,65 % bei der Klassifizierung städtischer Verkehrsbedingungen unter Verwendung des Fahrzeugzähls und der Durchschnittsgeschwindigkeit als primäre Prädiktoren erreicht und so ein interaktives Dashboard ermöglicht, das dynamisch optimale Routen für eine verbesserte urbane Mobilität empfiehlt.

VEDANT MAVALE2026-10-13
💻 Informatik

Grokking the Discrete Logarithm: Scaling Across Model Capacity and Mechanistic Analysis

Diese Arbeit präsentiert die erste systematische Demonstration, dass Transformer „Grokking“ – einen verzögerten Übergang von Auswendiglernen zu algorithmischer Generalisierung – beim vollständigen diskreten Logarithmusproblem mit variabler Basis aufweisen können, wobei sie aufzeigt, dass dieses Phänomen nicht-monoton mit der Modellkapazität skaliert und durch das Entstehen von multiplikativen Charakter- und Fourier-ausgerichteten Repräsentationen vorangetrieben wird.

David Vesterlund2026-10-13
💻 Informatik

Optimize the Optimization: QPU-Efficient Quantum Graph Optimization through HPC-First Experimentation

Diese Arbeit zeigt auf, dass durch den Einsatz von HPC-zentrierten Strategien wie Preprocessing, Pretraining und adaptiver Ressourcenallokation der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) eine nahezu perfekte Optimierungsqualität bei einer 510- bis 2070-fachen Reduktion des Quantum Processing Unit (QPU)-Verbrauchs erreichen kann, was beweist, dass die Anforderungen an das QPU-Budget vorhersagbare Funktionen von Probleminstanzen und Workflow-Richtlinien sind und keine festen Konstanten.

David Vesterlund2026-10-13
💻 Informatik

When Should a Quantum Workflow Call the QPU? - A Systematic Review and Taxonomy of Semantic QPU Minimization

Diese Arbeit identifiziert eine kritische Lücke in bestehenden Quanten-Workflow-Systemen, die nicht automatisch bestimmen können, ob eine QPU-Ausführung notwendig ist, indem sie 60 Studien analysiert, um eine formalisierte Taxonomie und ein Multi-Objective-Optimierungs-Framework für „Semantische QPU-Minimierung“ vorzuschlagen, das die Diskrepanz zwischen Aufgabenplanung und der grundlegenden Notwendigkeit von Quantenhardware adressiert.

David Vesterlund2026-10-13
💻 Informatik

Censoring-Aware Rank Aggregation of Federated Top-k Explanation Prefixes: A Seed-Blocked Empirical Characterization against Weighted Borda Baselines

Diese Studie evaluiert eine zensierungsbewusste Plackett–Luce-Methode gegenüber einer gewichteten Borda-Baseline für die föderierte Top-k-Erklärungsaggregation auf dem UCI Heart Disease Datensatz und stellt fest, dass es keine signifikante Verbesserung der Kendall-Übereinstimmung gibt und beobachtet, dass Borda über mehrere Seed-Blöcke hinweg konsistent höhere NDCG@10-Scores erzielt.

Aritrik Ghosh2026-10-13
💻 Informatik

A CNN-Transformer Encoder-Decoder for Image Captioning: Label Smoothing, Backbone Fine-Tuning, and Length-Normalized Decoding

Diese Arbeit präsentiert eine systematische ingenieurwissenschaftliche Untersuchung eines auf Transformern basierenden Image-Captioning-Modells auf MS COCO 2017 und zeigt auf, dass die Kombination aus einer partiellen Feinabstimmung des CNN-Backbones mit einer längennormalisierten Beam-Search-Dekodierung die Standard-Evaluationsmetriken sowie die lexikalische Diversität im Vergleich zu einer eingefrorenen Baseline signifikant verbessert.

Rejuyan Hossain Shawon, Faysal Al Fahad Siam, Mohammed Shafiullah Raihan, Shahrin Khan, Mohammed Saifuddin Munna, Mir Mo (…)2026-10-13
💻 Informatik

MQM‑Fin: A Risk‑Weighted Hybrid Quality Assurance Framework for Localizing Financial Software - Beyond LISA and SAE J2450

Dieses Paper schlägt MQM-Fin vor, ein risikogewichtetes hybrides Qualitätssicherungsframework, das das Multidimensional Quality Metrics-Modell durch finanzspezifische Risikomultiplikatoren und eine spezialisierte Fehlerarten-Taxonomie erweitert, um die Einschränkungen bestehender QS-Modelle wie LISA und SAE J2450 bei der Lokalisierung von Finanzsoftware zu adressieren.

Sina Alizadeh Tabrizi2026-10-13
💻 Informatik

Development of a Road Sign Recognition System Based on a Convolutional Neural Network

Dieses Papier präsentiert ein auf einem Convolutional Neural Network basierendes System zur Verkehrszeichenerkennung, das durch den Einsatz von Techniken wie Data Augmentation und Dropout eine Genauigkeit von 96,8 % über 43 Klassen hinweg erreicht, um Variationen in Skalierung, Beleuchtung und Rotation zu bewältigen und dadurch die Verkehrssicherheit zu erhöhen.

Aizhan Nazyrova, Zhanar Lamasheva, Assel Zhumabayeva, Zhainagul Abzal, Ayaulym Idrisheva, Shadi Aljawarneh2026-10-13
💻 Informatik

Joint Classification and Supervised Contrastive Representation Learning for Cervical Cancer Detection in Histopathological Images

Dieses Paper schlägt ein Deep-Learning-Framework vor, das überwachtes kontrastives Lernen mit ResNet-50 integriert, um die Genauigkeit und Robustheit der Erkennung von Gebärmutterhalskrebs in histopathologischen Bildern signifikant zu verbessern, wobei eine ausgewogene Genauigkeit von 96,90 % auf dem CAISHI-Datensatz erreicht wird.

Nebras Sobahi, Osman Fatih Koparir, Abdulkadir Sengur, Berrin Tarakci Gencer2026-10-13
💻 Informatik

MODEMS: A Tailored Solution for Promoting On-Campus Passenger Mobility

Dieses Paper präsentiert MODEMS, ein simulationsbasiertes Framework für elektrisches Ridepooling auf dem Campus, welches die Routing-Herausforderung als heterogenes elektrisches autonomes Dial-A-Ride-Problem formuliert und dieses unter Verwendung einer Kombination aus Mixed-Integer-Linearer Programmierung und einem Adaptive Large Neighborhood Search Algorithmus innerhalb eines dynamischen Rolling-Horizon-Ansatzes löst.

Mostafa Emam, Björn Martens, Thomas Rottmann, Matthias Gerdts Gerdts2026-10-13