The Spanning Ratio of the Directed -Graph is 5
Diese Arbeit schließt die Lücke zwischen den bisherigen Schranken für den Spannungsverhältnis des gerichteten -Graphen, indem sie erstmals einen exakten und engen Wert von 5 beweist.
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2538 Arbeiten
Cutting the Cord: System Architecture for Low-Cost, GPU-Accelerated Bimanual Mobile Manipulation
Diese Arbeit stellt eine kostengünstige, autonome bimanuelle mobile Manipulatorplattform vor, die auf dem Open-Source-Framework XLeRobot basiert und durch ein optimiertes mechanisches Design, eine spezielle Tri-Bus-Stromversorgung sowie eine NVIDIA Jetson Orin Nano für die eingebettete Autonomie unter 1300 Dollar ermöglicht.
Spectral-Structured Diffusion for Single-Image Rain Removal
Die Arbeit stellt SpectralDiff vor, ein auf Diffusionsmodellen basierendes Framework zur Entfernung von Regenflecken aus Einzelbildern, das strukturierte spektrale Störungen zur gezielten Unterdrückung von Regenkomponenten nutzt und durch eine effiziente Full-Product-U-Net-Architektur eine kompakte und rechenleistungsfreundliche Lösung bietet.
Tracing Everyday AI Literacy Discussions at Scale: How Online Creative Communities Make Sense of Generative AI
Diese Studie analysiert 122.000 Reddit-Diskussionen und zeigt, dass KI-Literatur in kreativen Online-Communities weniger durch theoretische Konzepte als vielmehr durch praxisorientierte Werkzeugnutzung und reaktive Debatten zu ethischen Themen geprägt ist.
Intelligent Spatial Estimation for Fire Hazards in Engineering Sites: An Enhanced YOLOv8-Powered Proximity Analysis Framework
Diese Studie stellt einen verbesserten YOLOv8-basierten Dual-Modell-Rahmen vor, der durch die Kombination von Instanzsegmentierung und Objekterkennung nicht nur Feuer und Rauch erkennt, sondern auch eine quantitative Risikobewertung auf Basis der realen Entfernung zu gefährdeten Objekten ermöglicht.
3D UAV Trajectory Estimation and Classification from Internet Videos via Language Model
Die vorgestellte Arbeit präsentiert ein neuartiges, annotierungsfreies Framework, das mithilfe von Sprachmodellen und physikbasierten Verfeinerungen UAV-3D-Trajektorien und Klassifizierungsinformationen direkt aus Internetvideos ableitet und durch Zero-Shot-Transfer auf öffentlichen Benchmarks nahezu state-of-the-art Ergebnisse erzielt.
High-Slip-Ratio Control for Peak Tire-Road Friction Estimation Using Automated Vehicles
Diese Arbeit stellt einen Regelungsrahmen für automatisierte Fahrzeuge vor, der durch gezielte Erzeugung hoher Schlupfwerte während leerer Fahrten eine sichere und präzise Schätzung des maximalen Reifen-Fahrbahn-Reibungskoeffizienten ermöglicht.
Provably Safe Trajectory Generation for Manipulators Under Motion and Environmental Uncertainties
Diese Arbeit stellt ein neuartiges, risikobegrenztes Bewegungsplanungsframework vor, das einen tiefen stochastischen Koopman-Operator mit einer hierarchischen Verifikationsmethode auf Basis von Sum-of-Squares-Programmierung kombiniert, um Manipulatoren in unsicheren und nicht-konvexen Umgebungen provierbar sichere und effiziente Trajektorien zu generieren.
OmniEdit: A Training-free framework for Lip Synchronization and Audio-Visual Editing
Das Paper stellt OmniEdit vor, ein trainingsfreies Framework für Lippen-Synchronisation und Audio-Visuelle Bearbeitung, das durch die Ersetzung der Bearbeitungssequenz in FlowEdit und die Eliminierung stochastischer Elemente eine effiziente und stabile Generierung ermöglicht.
Chain of Event-Centric Causal Thought for Physically Plausible Video Generation
Der vorgestellte Ansatz adressiert die Herausforderung der physikalisch plausiblen Videogenerierung, indem er physikalische Phänomene durch eine Kombination aus physikgetriebener Ereignisketten-Logik und transitionsbewusstem cross-modalem Prompting in eine Folge kausal verknüpfter, dynamisch evolvierender Ereignisse zerlegt, um so die Kontinuität und physikalische Konsistenz generierter Videos zu gewährleisten.
Class Model Generation from Requirements using Large Language Models
Diese Studie untersucht die Fähigkeit moderner Large Language Models, aus natürlichen Sprachanforderungen automatisch UML-Klassendiagramme zu generieren, und validiert deren Qualität durch ein umfassendes Dual-Validierungsframework, das LLM-basierte Bewertungen mit menschlicher Expertise kombiniert.
MedKCO: Medical Vision-Language Pretraining via Knowledge-Driven Cognitive Orchestration
Das Papier stellt MedKCO vor, eine Methode zur medizinischen Vision-Language-Pretraining, die durch ein zweistufiges Curriculum-Learning und einen selbstgesteuerten asymmetrischen kontrastiven Verlust die kognitive Orchestrierung von Wissen optimiert, um suboptimale Merkmalsdarstellungen zu vermeiden und die Leistung bei downstream-Aufgaben signifikant zu steigern.
Training-free Motion Factorization for Compositional Video Generation
Dieses Paper stellt einen trainingsfreien Rahmen zur Bewegungszerlegung vor, der komplexe Bewegungen in statische, starre und nicht-starre Kategorien aufteilt und durch eine sequenzielle Planung vor der Generierung sowie modale Entkopplung eine präzise, zusammengesetzte Videogenerierung mit verschiedenen Erscheinungsformen und Bewegungen ermöglicht.
Progressive Representation Learning for Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Modalities
Das Paper stellt PRLF vor, ein Framework für die multimodale Sentiment-Analyse, das durch einen adaptiven Zuverlässigkeitsschätzer und eine progressive Interaktion robust mit unvollständigen Modalitäten umgeht und dabei die Repräsentationen intakter Modalitäten schützt.
Nezha: A Key-Value Separated Distributed Store with Optimized Raft Integration
Die Arbeit stellt Nezha vor, ein verteiltes Key-Value-Speichersystem, das durch eine innovative Trennung von Schlüsseln und Werten sowie eine optimierte Raft-Integration die durch überlappende Persistenzvorgänge verursachten I/O-Overheads reduziert und dabei die Durchsatzleistung für Schreib-, Lese- und Scan-Operationen signifikant steigert, ohne die Sicherheitsgarantien von Raft zu beeinträchtigen.
From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking
Diese Studie zeigt durch eine systematische Prüfung der Google-Rückwärtssuche, dass algorithmisches Gatekeeping die Bekämpfung visueller Falschinformationen erschwert, indem es entlarvende Inhalte oft unter irrelevanten Ergebnissen und wiederholten Falschmeldungen versteckt und dabei ein zeitliches Qualitätsgefälle aufweist.
AgenticCyOps: Securing Multi-Agentic AI Integration in Enterprise Cyber Operations
Die Arbeit stellt AgenticCyOps vor, ein Sicherheitsframework für die Integration multi-agentischer KI-Systeme in Unternehmen, das durch die Identifizierung von Werkzeug-Orchestrierung und Speicher-Management als primäre Angriffsflächen sowie die Einführung von fünf defensiven Prinzipien und einer mehrschichtigen Verteidigungsarchitektur die Angriffsfläche im Vergleich zu herkömmlichen Systemen um mindestens 72 % reduziert.
Transformer-Based Multi-Region Segmentation and Radiomic Analysis of HR-pQCT Imaging
Diese Studie stellt einen vollautomatischen, auf Transformer-Architekturen basierenden Ansatz zur Segmentierung von HR-pQCT-Bildern vor, der durch die radiomische Analyse von Weichgewebestrukturen eine präzisere Osteoporose-Diagnose ermöglicht als herkömmliche Knochen-basierte Methoden.
Rotation Equivariant Mamba for Vision Tasks
Die Arbeit stellt EQ-VMamba vor, die erste rotationsequivariante Mamba-Architektur für visuelle Aufgaben, die durch einen speziell entwickelten Cross-Scan-Mechanismus und theoretisch fundierte Äquivarianz nicht nur eine höhere Robustheit gegenüber Bildrotationen bietet, sondern auch bei überlegener oder vergleichbarer Leistung den Parameterbedarf um etwa 50 % reduziert.
Agentic AI as a Network Control-Plane Intelligence Layer for Federated Learning over 6G
Die vorgestellte Arbeit schlägt vor, Agentic AI als intelligente Steuerungs-Schicht für 6G-Netzwerke einzusetzen, um durch spezialisierte Agenten und geschlossene Regelkreise das Zusammenspiel von Lernen und Netzwerkmanagement beim Federated Learning zu optimieren und so hohe Leistung trotz strenger Latenz- und Bandbreitenanforderungen zu gewährleisten.