💻 Category

cs

1017 Arbeiten

💻 computer science

A Deep Set-Based Aggregation Approach for Repeated Measurements: Insights from Variable-Length Wearable Device-Measured Physical Activity Data

Diese Studie zeigt, dass die Deep-Set-basierte Aggregation unter Nutzung von Self-Attention herkömmliche Methoden bei der Modellierung von variabler Länge und hoher Frequenz tragbarer physikalischer Aktivitätsdaten übertrifft, während sie gleichzeitig nahelegt, dass einfachere Aggregationsstrategien für stabilere Messungen mit niedriger Frequenz weiterhin ausreichend sind.

Jaeyoung Park, Suyeon Kang, Ramakanth Yakkanti, Ausberto Velasquez Garcia2026-07-03
💻 computer science

AdapNet-IDS: A Self-Adapting, Interpretable Deep Learning Framework for Real-Time Intrusion Detection

Dieses Papier präsentiert AdapNet-IDS, ein selbstadaptierendes und interpretierbares Deep-Learning-Framework, das BiLSTM, Self-Attention und Elastic Weight Consolidation integriert, um eine hochgenaue Echtzeit-Intrusion-Detection mit kontinuierlichen Lernfähigkeiten und transparenter Entscheidungsfindung über diverse Netzwerkumgebungen hinweg zu erreichen.

Nandhini Pari2026-07-03
💻 computer science

Closed-Loop Fairness and Privacy Optimization for Federated Text Classification under Non-IID Data

Dieses Paper schlägt FedMOJO vor, ein geschlossenes kollaboratives Framework, das Low-Rank-Repräsentationslernen, differenzielle Privatsphäre und Fairness-Privacy-Optimierung integriert, um Nutzen, Gruppenfairness und den Schutz der Privatsphäre in der föderierten Textklassifizierung unter Non-IID-Daten effektiv auszubalancieren.

Lihong Guo, Mingkai Dai, Luogang Zhang, Chao Ma2026-07-02
💻 computer science

A transferable explainable and uncertainty-aware machine learning framework for water quality classification in data-scarce regions

Diese Studie schlägt ein transferierbares, erklärbares und unsicherheitsbewusstes maschinelles Lernframework für die Klassifizierung der Wasserqualität in datenarmen Regionen vor, das unterschiedliche Aufgabenfamilien und robuste Modellierung kombiniert, um ein vorsichtiges, reproduzierbares Entscheidungsunterstützungswerkzeug anstelle eines blinden automatischen Klassifizierers bereitzustellen.

Mahoudo Fidèle ASSOGBA, Papin Sourou MONTCHO, Alhassane Diami DIALLO, Kossoko Babatoundé Audace DIDAVI, Adama Moussa SAK (…)2026-07-02
💻 computer science

A Hybrid Metaheuristic for the Family Capacitated Vehicle Routing Problem

Dieses Paper stellt ILS+SP vor, eine hybride Metaheuristik, die Iterated Local Search mit einer Set-Partitioning-Postoptimierung kombiniert, welche die bestehenden State-of-the-Art-Methoden zur Lösung des Family Capacitated Vehicle Routing Problem signifikant übertrifft, indem sie nahezu optimale Lösungen für großskalige Benchmark-Instanzen erzielt.

Bruno Oliveira, Diogo Lima, Marcos Roboredo2026-07-02
💻 computer science

When Pooling Fails: An Information-Theoretic Ceiling on Object Grounding in Aggregated Planning Agents

Dieses Paper beweist, dass auf Pooling basierende Planungsagenten einer unreduzierbaren, berechenbaren Obergrenze der Objektgrundierung unterliegen, die ausschließlich durch die Einbettungsdimension und die Anzahl der Objekte bestimmt wird – eine strukturelle Limitierung, die unabhängig von Modellkapazität oder Training zu Identitätsverlust führt.

Shoryavardhaan Gupta2026-07-02✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Entropy-resolved sensor selection for compact and interpretable temporal multisensor monitoring

Diese Studie schlägt das Entropy-Resolved Sensor Actionability (ESA)-Framework vor, eine einheitliche Auswahlmethode, die Informationsrelevanz, zeitliche Stabilität, Redundanzfreiheit und Vollständigkeit integriert, um kompakte, interpretierbare Sensor-Teilmengen zu identifizieren, die unter variierenden Feldbedingungen und fehlenden Daten eine nahezu perfekte Vorhersageleistung aufrechterhalten.

Faris A. Kateb, Adel Aboud Bahaddad2026-07-02
💻 computer science

Matrix Product State Engine for FPGA QuantumCircuit Simulation Beyond Five Hundred Qubits.

Dieses Paper präsentiert einen FPGA-beschleunigten Matrix Product State (MPS) Quantenschaltkreis-Simulator, der in der Lage ist, über 500 Qubits zu handhaben, indem er Tensorkontraktionen an eine Xilinx Alveo U55C auslagert, während SVD und Sampling auf dem Host verbleiben, was demonstriert, dass die Leistung mit der Bindungsdimension anstatt mit der Qubit-Anzahl skaliert, und die kritische Rolle des Systems durch rigorose Korrektheits- und Falsifikations-Experimente validiert.

Nasir Ali Nasir Ali2026-07-02
💻 computer science

Algorithmic Convergence and Performance Guarantees for Virtual Try-On (VTO) Systems under Dynamic Environmental Uncertainties

Dieses Paper stellt den Robust Stochastic Variance-Reduced Virtual Try-On (RSVR-VTO) Algorithmus vor, ein Framework der distributionsrobusten Optimierung, das eine stabile geometrische Verformung und Textursynthese unter dynamischen Umweltunsicherheiten garantiert, während es eine O(1/ε²)-Konvergenzrate sowie eine überlegene Leistung bei High-Resolution-Benchmarks erzielt.

Elham Rezaei2026-07-02