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3775 Arbeiten

💻 Informatik

Drift-Aware Governance-as-Code for Agentic Cloud Operations: Formalizing State Certifiability and Testing Dynamic Authority Control in an AWS Testbed

Dieses Paper führt Drift-Aware Governance-as-Code (DAGA) ein und validiert dieses Runtime-Authority-Control-Modell, das Richtlinienverstöße in agentischen Cloud-Operationen signifikant reduziert, indem es den Infrastrukturzustand dynamisch zertifiziert und Sperrschwellen erzwingt, wenn die beobachtete Abweichung definierte Konfidenzgrenzen überschreitet, ohne dabei notwendige Wiederherstellungsmaßnahmen unangemessen zu behindern.

Albert Adusei Brobbey, Jin Lang, Brandon Taylor, Nasr Omar2026-10-08
💻 Informatik

Automating the Open Data Maturity Index with a Multi-Agent LLM System

Diese Dissertation präsentiert ein Multi-Agenten-LLM-System, das die Bewertung des Open Data Maturity Index automatisiert, indem es durch einen kollaborativen Forschungs-, Verifizierungs- und Adjudikations-Workflow eine Genauigkeit von 70,1 % gegenüber den offiziellen Antworten aus dem Jahr 2025 erreicht, während es gleichzeitig die Notwendigkeit hervorhebt, den Fragebogen neu zu formulieren, um nachweisbare Belege gegenüber selbstberichteten Praktiken zu priorisieren, um die Einschränkungen von Open-Web-Daten zu überwinden.

Benjamin Bream, Johanna Walker2026-10-08
💻 Informatik

QIADE: A Quantum-Inspired Adaptive Differential Evolution Framework with Elite Memory for Combinatorial Optimization

Dieses Paper stellt QIADE vor, ein quanteninspiriertes adaptives Differential Evolution Framework, das durch Elite-Memory und lokale Verfeinerung verbessert wurde und eine überlegene Leistung gegenüber Standard-DE- und PSO-Algorithmen bei der Lösung von Traveling Salesman Problem-Instanzen zeigt, indem es Exploration und Exploitation effektiv ausbalanciert.

Hanadi Alshawabkah, Tahani Al Shawabkeh2026-10-08
💻 Informatik

Multi-class quantum k-nearest-neighbour classification in a single quantum circuit

Dieses Paper präsentiert einen neuartigen, vollständig implementierbaren Quantenschaltkreis für die Multi-Class-k-Nächste-Nachbarn-Klassifizierung, der durch die Nutzung von Superposition, einem Butterfly-Netzwerk aus kontrollierten SWAP-Gattern und geometrischer Treueanalyse eine Abhängigkeit von hypothetischen Primitiven wie Quanten-RAM oder Orakeln eliminiert, um präzise Vergleiche in einer einzigen Ausführung mit explizit angegebenen Betriebskosten zu erreichen.

Razieh Abdolahi, M. Reza Soleymani, Walaa Hamouda2026-10-08
💻 Informatik

A Multi-Stage Optimized Framework for Fundus Image Classification in Diabetic Retinopathy

Dieses Paper schlägt ein mehrstufiges optimiertes Framework zur Detektion der diabetischen Retinopathie vor, das eine verbesserte Grey Wolf Optimization zur Bildverbesserung, einen verbesserten Whale Optimization Algorithm zur Läsionensegmentierung, eine verbesserte Artificial Bee Colony zur Merkmalsauswahl und eine verbesserte Fuzzy Support Vector Machine zur Klassifizierung integriert und dabei eine überlegene Genauigkeit von 98,55 % sowie eine statistisch signifikante Leistung über alle Verarbeitungsstufen hinweg erreicht.

Usharani Bhimavarapu, K Rama Krishnaiah, J. Sivavara Prasad, Sk Hasane Ahammad, Mustafa SirElkhatim, Wallaaldin Eltayeb2026-10-08
💻 Informatik

Mitigating Feature Entanglement and Imbalance in Driving Style Classification via Physically Isolated Hierarchical Transformers

Dieses Paper schlägt den Isolated Hierarchical Transformer (IHT) vor, eine neuartige Architektur, die Merkenverschränkung und Klassenungleichgewicht bei der Klassifizierung von Fahrstilen mildert, indem sie physikalisch isolierte Attention-Mechanismen erzwingt und einen Supervised Contrastive Loss integriert, wodurch sie eine State-of-the-Art-Leistung auf realen CAN-Bus-Daten erreicht.

Bingheng Wu, Bin Cai, Ruyi Tang, Dafei Huang2026-10-08
💻 Informatik

Lightweight Feature-Adaptive Chaotic ImageEncryption Framework via Unsupervised Statistical Feature Learning and Cryptographic Keystream Enhancement

Dieses Paper schlägt ein leichtgewichtiges, unüberwachtes Bildverschlüsselungs-Framework vor, das PCA-abgeleitete statistische Merkmale nutzt, um die Parameter chaotischer Abbildungen adaptiv zu modulieren und Keystreams mittels kryptographischen Hashings zu verstärken, wodurch ein sicherer, inhaltsadaptiver Schutz mit hoher Recheneffizienz und Interpretierbarkeit für ressourcenbeschränkte Anwendungen erreicht wird.

Shima Maniyath, Leena Kunnath2026-10-08
💻 Informatik

Large-Scale classification of roasted coffee bean varieties using deep learning and machine learning methods

Diese Studie präsentiert ein groß angelegtes Klassifizierungs-Framework für geröstete Kaffeebohnen unter Verwendung eines neu erstellten Datensatzes von 8.417 Bildern und zeigt auf, dass Deep-Learning-Modelle, insbesondere EfficientNet-B0, eine nahezu perfekte Genauigkeit (99,86 %) bei der Unterscheidung von vier Hauptsorten und acht Arabica-Unterarten erreichen und dabei traditionelle maschinelle Lernverfahren sowie hybride Ansätze übertreffen.

Emrah Cenk Hastürk, Emre Sümer2026-10-08
💻 Informatik

3D Gaussian Splatting Data Compression via Adaptive Residual Quantization and Error Compensation

Dieses Paper präsentiert ARQEC, ein neuartiges 3D-Gaussian-Splatting-Kompressionsverfahren, das durch den Einsatz von adaptiver residualer Vektorquantisierung, kontextsensitiver Fehlerkompensation und renderingsbasierter Rate-Distortion-Optimierung eine signifikante Speicherreduktion (bis zu 157×\times) sowie eine verbesserte Wiedergabetreue gegenüber bestehenden Methoden erreicht.

Chenyang Zhao, Yang Zhou, Xiaofeng Huang, Haibing Yin2026-10-08