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💻 computer science

A Unified Survival Benchmark for Temporal Dropout Risk Prediction in Learning Analytics

Dieses Paper führt einen einheitlichen, mehrdimensionalen Survival-Benchmark für die zeitliche Dropout-Risikoprädiktion unter Verwendung des OULAD-Datensatzes ein, wobei nachgewiesen wird, dass verhaltensbasierte und zeitliche Signale statische Attribute übertreffen, während gleichzeitig die Notwendigkeit der Trennung von Modellfamilien hervorgehoben wird, um Evaluierungsartefakte zu vermeiden.

Rafael da Silva, Jeff Eicher, Gregory Longo2026-08-24
💻 computer science

Robust Multimodal Sentiment Recognition Using Facial Expressions, Heart Rate Variability and Speech Signals

Dieses Paper schlägt ein robustes multimodales Deep-Learning-Framework vor, das Gesichtsausdrücke, Herzratenvariabilität und Sprachsignale unter Verwendung von CNNs, BiLSTMs und ECAPA-TDNNs mit einer Self-Organizing Map zur Merkmalsfusion fusioniert und dabei eine Genauigkeit von 98,6 % bei der Erkennung von sieben emotionalen Zuständen erreicht und damit unimodale Baselines signifikant übertrifft.

Nithya T, Vasuki C, Kavitha Venkatachalam, Mohanasaranya S2026-08-24
💻 computer science

Visual distinctiveness drives memorization beyond rarity in fine-tuned medical imaging models

Diese Studie zeigt auf, dass visuelle Distinktivität, statt bloßer Seltenheit, der primäre Treiber für das Auswendiglernen und die Anfälligkeit für Membership Inference in feinabgestimmten medizinischen Bildgebungsmodellen ist, was demonstriert, dass medizinisches Pretraining diese Risiken nicht abmildert, während DP-LoRA sie effektiv reduziert.

Santhosh Parampottupadam, Sinem Sav, Dimitrios Bounias, Saikat Roy, Klaus Maier-Hein, Adam Dziedzic, Franziska Boenisch (…)2026-08-24
💻 computer science

Feature Calibration for Camera Bias Elimination inUnsupervised Person Re-Identification

Dieses Paper schlägt Feature Calibration for Camera Bias Elimination (FCBE) vor, ein Framework, das kamerabedingte Bias in der unüberwachten Personen-Re-Identifizierung durch stilbewusste metrische Kalibrierung und distributionsbewusste Median-Kalibrierung mildert und dadurch die Zuverlässigkeit des Clusterings erhöht sowie eine Spitzenleistung auf den Datensätzen Market-1501 und MSMT17 erzielt.

Yueyi Xue, Shuxian Liu2026-08-24
💻 computer science

A Double-Sided Walrasian Auction Mechanism for Decentralized Resource Allocation in Collaborative Multi-Access Edge Computing

Dieses Paper schlägt einen deterministischen, dezentralen zweiseitigen Walrasian-Auktionsmechanismus für kollaboratives Multi-Access Edge Computing vor, der rechenintensive und nicht-adaptive KI-basierte Ansätze durch exakte KKT-optimale Gebote und ein diskretes zeitbasiertes Preisanpassungsverfahren ersetzt und dabei eine überlegene Ausführungsgeschwindigkeit, Energiegrenzwerte und die Maximierung der sozialen Wohlfahrt selbst unter hoher Netzlast erreicht.

R Dilip, Supreeth HSG, H V Priyanka, N Tejashwini, M H Nishchitha, D N Chandrappa, G Kavyashri2026-08-24
💻 computer science

A Measurement Note on Pre-Wrap and Reader-Visible Context Accounting for a Capped FLAN-T5 QA Pipeline

Diese Messnotiz prüft die Diskrepanz zwischen nominalen Kompressionsraten und dem tatsächlich für den Leser sichtbaren, erhaltenen Kontext in einer gedeckelten FLAN-T5-QA-Pipeline und zeigt auf, dass zwar höhere nominale Raten die Token-Anzahl vor der Umschließung erhöhen, der endgültige Modelleingang jedoch durch Template-Overhead und Trunkierung erheblich eingeschränkt wird und dass die Qualität der Inhaltselektion wichtiger ist als das Token-Budget allein.

Haolun Tang, Jingyi Zhan, Yan Feng, Zhipeng Chen2026-08-24
💻 computer science

Physics-Constrained Neural Identification of Thermal Kinetic Parameters from Multi-Rate Thermogravimetric Data

Diese Arbeit präsentiert ein physikbeschränktes neuronales Identifikationsverfahren, das gleichzeitig thermische Konversionskurven rekonstruiert und Arrhenius-Kinetikparameter aus Multi-Rate-Thermogravimetriedaten präzise schätzt, wodurch die Unterbestimmtheit und Rauschempfindlichkeit konventioneller Methoden effektiv überwunden wird, um eine robuste Vorhersage über ungesehene Heizraten hinweg zu ermöglichen.

Weaam Alhejaili, Alvaro H. Salas, Samir A. El-Tantawy2026-08-24
💻 computer science

Optimized Dual Temporal Gated Multi-Graph Convolution Network for Land Use and Land Cover Classification Incorporating Temporal Feature Tracking and High Resolution Satellite Imagery Analysis

Obwohl ein Titel, der den Fokus auf die Landnutzungsklassifizierung mittels Satellitenbildern suggeriert, das Papier tatsächlich ein sicheres und energieeffizientes Routing- und Clustering-Framework für edge-gestützte drahtlose Sensornetzwerke (WSN) vorschlägt, das ein räumliches Bayessches Neuronales Netz, Forward Private Verifiable Dynamic Searchable Symmetric Encryption, einen Humboldt-Kalmar-Optimierungsalgorithmus zur Auswahl von Cluster-Heads sowie ein Twin Actor Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient für das Duty Cycling integriert, um die Energieeffizienz, die Netzwerklebensdauer und die Paketlieferrate signifikant zu verbessern.

Kamalakkannan D, Parul Awasthi, Shaman Bhat, Monali Shetty2026-08-24
💻 computer science

Cost-Aware Evaluation of Time-Series Foundation Models for Urban Air-Quality and Temperature Forecasting

Diese Studie zeigt, dass für die Vorhersage der städtischen Luftqualität und Temperatur in ressourcenarmen Städten Zero-Shot-Foundation-Modelle oft spezialisierte sowie Transfer-Learning-Ansätze erreichen oder sogar übertreffen, wenn sie unter realistischen Daten- und Rechenbeschränkungen evaluiert werden, was die Annahme infrage stellt, dass schwere Foundation-Modelle für solche Einsätze ungeeignet sind.

Md Muhtasim Munif Fahim, Md. Rezaul Karim2026-08-24