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3775 Arbeiten

💻 Informatik

Reporting of AI and ML Studies in Elderly Care Settings: A Rapid Systematic Scoping Review

Diese schnelle Scoping Review von 69 KI- und ML-Studien in der Altenpflege zeigt, dass aktuelle Berichterstattungspraktiken die technische Modellentwicklung gegenüber essenziellen systemischen Aspekten wie externer Validierung, Unsicherheitsquantifizierung und Kontextdetails zum Einsatz priorisieren, was darauf hindeutet, dass bestehende Leitlinien für medizinische KI für die Komplexität der Altenpflege unzureichend sind.

Jonas Schropp, Katja Bochtler2026-10-11
💻 Informatik

Privacy-Preserving Machine Learning from Storage to Inference: Integrating Authenticated Encryption with Fully Homomorphic Encryption

Diese Studie zeigt, dass die Integration von AES-256-GCM-authentifiziertem Speicher mit vollständig homomorpher Verschlüsselung eine sichere End-to-End-Maschinelles-Lernen-Inferenz mit minimalem Verlust an Vorhersagegenauigkeit ermöglicht, trotz des erheblichen Rechenaufwands im Vergleich zur Verarbeitung im Klartext.

Kunene Mthokozisi¹, Ochieng Tony Blair¹, Fred Paul Mark Jjunju¹, Denis Bbosa²2026-10-10
💻 Informatik

DamageArbiter: A Multimodal Arbitration Framework for Disaster Damage Assessment from Street-View Imagery

Diese Studie stellt DamageArbiter vor, ein multimodales Arbitrierungs-Framework, das die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der auf Street-View-Aufnahmen basierenden Schadensbewertung bei Katastrophen durch die Nutzung eines Meta-Klassifizierers zur Auflösung von Modell-Disagreements verbessert und dadurch die Klassifizierungsleistung im Vergleich zu bestehenden unimodalen und multimodalen Baselines signifikant steigert sowie Overconfidence-Fehler reduziert.

Yifan Yang, Lei Zou, Wenjing Gong, Kani Fu, Zongrong Li, Siqin Wang, Bing Zhou, Heng Cai, Hao Tian2026-10-09
💻 Informatik

Exact Shapley Explanations for Quantum-Kernel Survival Models: A Three-Cohort Breast-Cancer Recurrence Study

Diese Studie zeigt auf, dass Quanten-Kernel-Überlebensmodelle für das Rezidiv von Brustkrebs aufgrund ihrer Low-Qubit-Kodierung exakt mittels Shapley-Werten erklärt werden können, während sie gleichzeitig offenlegen, dass ihre Vorhersageleistung statistisch vergleichbar mit klassischen Radial-Basis-Kerneln ist und gegenüber Rauschen robust bleibt, was darauf hindeutet, dass ihr primärer praktischer Wert eher in der Interpretierbarkeit als in einer überlegenen Genauigkeit liegt.

Bhanwar Gupta, Sanjeev Rana2026-10-09
💻 Informatik

A Radius-Decoder-assisted Constrained Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Probabilistic Strong Barrier Coverage in Multimedia Wireless Sensor Networks

Dieses Paper schlägt RDC-MOEA vor, einen durch einen Radius-Decoder unterstützten eingeschränkten mehrkriteriellen evolutionären Algorithmus, der die Sensoraktivierung und den Energieverbrauch gleichzeitig für eine probabilistische starke Barriereabdeckung in multimedia-basierten drahtlosen Sensornetzwerken optimiert, indem binäre Aktivierungsmuster entwickelt und ein spezialisierter Decoder zur Konstruktion adaptiver Sensorradien verwendet werden, wodurch im Vergleich zu bestehenden Varianten eine überlegene Leistung und Robustheit erreicht wird.

Nguyen Thi My Binh, Nguyen Quang Huy, Nguyen Thi Hue, Dao Khac Hoang Vu, Ho Viet Duc Luong2026-10-09
💻 Informatik

Geometry-aware attention for robust visual odometry

Dieses Paper schlägt DDI-VO vor, eine neuartige End-to-End-Monokular-Visual-Odometry-Architektur, die dichte und dünnbesetzte Methoden durch einen geometrieorientierten Attention-Mechanismus und geometrisches Curriculum-Learning vereinigt, um eine überlegene Robustheit unter anspruchsvollen Bedingungen bei gleichzeitiger Beibehaltung einer wettbewerbsfähigen Genauigkeit zu erreichen.

Hudson Bruno, Kleber Cabral, Sidney Givigi, Esther Colombini2026-10-09
💻 Informatik

Auditable Federated Learning for Multimodal Brain Tumor Classification under Label Skew and Client Dropout

Diese Studie schlägt ein auditierbares Federated-Learning-Framework vor, das hohe Genauigkeiten und F1-Scores für die multimodale Hirntumorklassifizierung unter realistischen klinischen Stressfaktoren wie Label-Skew und Client-Dropout aufrechterhält, während es gleichzeitig eine Auditierung der Gewichte auf Round-Ebene einführt, um eine forensische Sichtbarkeit auf die Modellentwicklung zu bieten, die konventionelle Metriken vermissen lassen.

Thiruvenkadam T, Sivakumar N, Emerson Raja2026-10-09
💻 Informatik

Systematic Design of Lightweight CNNs for sEMG Hand Gesture Classification on Embedded Systems

Diese Arbeit schlägt eine systematische Methodik unter Verwendung von D-optimalem Versuchsplanung und Pareto-Optimierung vor, um hocheffiziente, leichtgewichtige depthwise separable CNNs zu entwickeln, die eine State-of-the-Art-Genauigkeit bei der sEMG-basierten Handgestenerkennung erreichen und gleichzeitig die Rechenkosten für den Einsatz auf ressourcenbeschränkten eingebetteten Systemen drastisch reduzieren.

Arturo A. Marquez Carranza, Eduardo Moreno-Barbosa, Moisés Arredondo-Velázquez2026-10-09
💻 Informatik

Affine Encryption and Adaptive Single-Neighbor Prediction for High-Capacity Reversible Data Hiding in Encrypted Images

Dieses Papier schlägt ein hochkapazitives, reversibles Datenversteckungsverfahren für verschlüsselte Bilder vor, das eine Block-weise affine Verschlüsselung mit einem adaptiven Single-Neighbor-Prädiktor kombiniert, um den Einbettungsspielraum zu bewahren und gleichzeitig die Blockvarianz zu verschleiern, wodurch im Vergleich zu bestehenden Methoden signifikant höhere Einbettungsraten erzielt und die Notwendigkeit einer varianzbasierten Separabilität eliminiert wird.

Ngoc Hung Nguyen, Van At Pham2026-10-09