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💻 Informatik

MSX-FTID: A Novel Multi-spectral Dynamic Facial Thermal Image Database for Emotion Recognition

Dieses Paper stellt die MSX-FTID vor, eine neuartige multispektrale dynamische Gesichtsthermalbild-Datenbank, und validiert deren Effektivität für eine präzise Emotionserkennung über sechs Basisemotionen hinweg unter Verwendung eines Deep-Learning-Ansatzes, wodurch eine robuste Alternative zu herkömmlichen sichtbaren Lichtmethoden für Anwendungen im Bereich Affective Computing und Gesundheitswesen geboten wird.

Sakshi Gupta, Anwesha Sengupta2026-10-13
💻 Informatik

Automatically Detecting Code-Switching Between Nigerian Pidgin English and English

Diese Forschung befasst sich mit der Unterrepräsentanz des Nigerianischen Pidgin Englisch, indem sie ein multidomänen-annotiertes Korpus einführt und aufzeigt, dass kompressionsbasierte PPM-Modelle eine recheneffiziente und wettbewerbsfähige Alternative zu traditionellen überwachten Methoden für die automatische Erkennung von Code-Switching zwischen NPE und Standardenglisch bieten.

Godspower Ogbonda, William Teahan2026-10-13
💻 Informatik

Platonic Projection Structures: Operator-Induced Observability in Representation Learning

Dieses Papier führt Platonic Projection Structures (PPS) ein, ein operator-theoretisches Framework, das Beobachtbarkeit in der Repräsentationslernprozessen als eine durch selbstadjungierte Operatoren induzierte Geomete modelliert und dadurch Konzepte aus der Quantenmessung und dem Deep Learning vereinheitlicht, während es gleichzeitig fundamentale Grenzen der Interpretierbarkeit und des Transfers aufzeigt, die durch den Kern des Beobachtungoperators auferlegt werden.

Kazuo Ishii, Bishnu Prasad Gautam, Jieling Wu, Saher Javaid2026-10-13
💻 Informatik

Geo-Reflex: Geometry-Gated Spiking Visuomotor Policy Learning for High-Frequency Robot Manipulation

Geo-Reflex ist eine geometrie-gesteuerte, spikende visuomotorische Policy, die Neuronen-Schwellenwerte mittels niederfrequenter visueller geometrischer Gradienten moduliert, um hochfrequentes propriozeptives Feedback effektiv für hochfrequente Robotermanipulation zu fusionieren und dabei eine überlegene Genauigkeit, Effizienz und Robustheit im Vergleich zu bestehenden synchronen und spikenden Baselines zu erreichen.

Xuhong Fang, Chongwei Huang, Weiming Zhang2026-10-13
💻 Informatik

PEA-ARS: Privacy-Enhanced and Arbitrable V2V Accident Reporting System with Fuzzy Consensus

Das PEA-ARS-System schlägt ein datenschutzverbessertes und schiedsgerichtsfähiges V2V-Unfallmelde-Framework vor, das elliptische Kurvenkryptographie mit SimHash und Smart Contracts integriert, um effizient die Balance zwischen Nutzerdatenschutz, Beweisverifizierung und Vertrauensmanagement zu halten und gleichzeitig die Implementierungshürden bestehender Lösungen zu überwinden.

Siyuan Chen, Siying Cao, Xinyu Meng2026-10-12
💻 Informatik

Design of an Adaptive Digital Intervention System for Preventing and Controlling Social Media Addiction in Adolescents: A Personalized Strategy Optimization Method Integrating NLP Sentiment Analysis and Reinforcement Learning

Dieses Papier schlägt ein adaptives digitales Interventionssystem vor, das NLP-basierte Sentiment-Analyse mit constraint-basierter Reinforcement Learning kombiniert, um personalisierte Strategien zur Prävention von Social-Media-Sucht bei Jugendlichen zu optimieren, wobei es im Vergleich zu konventionellen Methoden signifikante Verbesserungen bei der Risikoreduzierung, der Nutzungsdauer und der Nutzerakzeptanz nachweist.

Qing Bian2026-10-12
💻 Informatik

Chemical Chain-of-Thought Functions as a Hallucination-Prone Molecular Scratchpad

Diese Studie zeigt auf, dass das chemische Chain-of-Thought-Reasoning in Sprachmodellen als ein halluzinationsanfälliger molekularer Notizblock fungiert, in dem fabricierte strukturelle Behauptungen zwar häufig vorkommen, aber dennoch kausal belastbar für die Generierung korrekter Antworten sind, was eine Prozessüberwachung anstelle einer einfachen Antwortbewertung erforderlich macht.

Yatao Bian, Jiatong Li, Yuxuan Ren, Weida Wang, Xiao-yong Wei2026-10-12
💻 Informatik

Hybrid LSTM-Transformer-ACO deep learning models for time series forecasting of solar power

Diese Studie schlägt ein neuartiges hybrides Deep-Learning-Framework vor, das LSTM, Transformer und Ant Colony Optimization (ACO) kombiniert, welches bei Optimierung mit Nadam im Vergleich zu Standalone-Modellen und konkurrierenden hybriden Modellen eine überlegene Genauigkeit und Recheneffizienz für die Echtzeitprognose der Solarenergie und der elektrischen Last erreicht.

Mehdi Sepahvand, Ali Mir, Vahid Mehrdad2026-10-12
💻 Informatik

Quantum Bayesian Neural Network for Uncertainty-Aware ECG Anomaly Detection

Diese Studie schlägt ein Quanten-Bayessches Neuronales Netzwerk vor, das Multi-Skalen-Merkmals-Engineering, variatinales Quantenlernen und Bayessche Inferenz integriert, um eine hochperformante, unsicherheitsbewusste EKG-Anomalieerkennung zu erreichen, wobei nachgewiesen wird, dass ein Sechs-Qubit-Dense-Angle-Encoding-Modell mit Data-Re-Uploading einen AUC-Wert von 0,91 erreicht und dessen Robustheit durch die Ausführung auf physischer IBM-Quantenhardware validiert wird.

Van Hieu Nguyen, Sutharshan Rajasegarar, Shiva Raj Pokhrel2026-10-12
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Speculative Decoding Shortcuts Can Undermine Language Model Safety Guarantees

Diese Arbeit zeigt auf, dass Abkürzungen beim spekulativen Dekodieren und deren Kombination mit Techniken zur Modellkompression die Sicherheit von Sprachmodellen erheblich untergraben können, indem sie Distributionsverschiebungen induzieren, die von Leckagen des Entwurfsmodells dominiert werden, was den Vorschlag einer Alignment-gesteuerten Akzeptanz zur Wiederherstellung von Sicherheitsgarantien zur Folge hat.

ABDUL WAHEED, Sayed Hassan Ijaz, Najam Ul Hassan, Muhammad Zaheer Nazir2026-10-12