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3776 Arbeiten

💻 Informatik

From Slots to Relations: Object-Centric Graph World-Action Models for Relational Robot Manipulation

Dieses Paper führt Object-Centric Graph World-Action Models (OC-GWAM) ein, welche kontinuierliche Geometrie und typisierte Objektrelationen explizit über Graph Transformer kodieren, um die Treue des Weltmodells sowie die Generalisierung der relationalen Komposition in der Robotermanipulation signifikant zu verbessern, obwohl die direkte Aktionssteuerung im Vergleich zu einfacheren geometrie-basierten oder impliziten Attention-Baselines wettbewerbsfähige Leistungen erbringt.

Agasthya Anirudh Badampudi2026-10-07
💻 Informatik

Multi-grade obesity classification and key lifestyle risk analysis using a learning rate-tuned K-means-XGBoost hybrid approach

Diese Studie schlägt ein durch eine Lernrate optimiertes K-Means-XGBoost-Hybridmodell vor, das eine Testgenauigkeit von 90,15 % bei der Klassifizierung von Adipositas verschiedener Schweregrade erreicht und Geschlecht sowie Gewicht als die signifikantesten Lebensstil-Risikofaktoren für gezielte öffentliche Gesundheitsinterventionen identifiziert.

Chou-Yuan Lee, Kexin Yu, Xinlin Liu, Jian-Qiong Huang, Jie Yao2026-10-07
💻 Informatik

Personalized Federated Intrusion Detection for Non-IID IIoT Traffic via DDPG-Guided Adaptive Aggregation

Dieses Paper schlägt PAEDDPG vor, ein personalisiertes Federated-Learning-Framework, das einen Deep Deterministic Policy Gradient Agenten zur adaptiven Aggregation von Modellen sowie einen clientspezifischen Autoencoder-Decoder nutzt, um Non-IID- und klassen-imbalancierten IIoT-Verkehr effektiv zu adressieren und dadurch die Detektionsleistung für seltene Angriffsklassen signifikant zu verbessern, während gleichzeitig der Datenschutz gewahrt bleibt.

Junyi Hou, Wenzhong Yang, Yabo Yin, Shuying Xu2026-10-07
💻 Informatik

The Structure of Research Careers in Computer Science: A Multidimensional Analysis of Productivity, Persistence, and Collaboration

Diese groß angelegte Längsschnittstudie von fast 4 Millionen Informatikforschern zeigt, dass das wahrgenommene Wachstum der individuellen Produktivität tatsächlich durch expandierende Kollaboration getrieben wird, während Karriereverläufe einem distinkten Lebenszyklus-Muster folgen, das durch hohe frühe Fluktuation, sich entwickelnde Autorenschaftsrollen und die Notwendigkeit einer multidimensionalen Evaluierung jenseits einzelner bibliometrischer Indikatoren gekennzeichnet ist.

José María Cavero, Belén Vela2026-10-07
💻 Informatik

PanoramicSplat: Scaling 3D Gaussian Splatting for Single-View Large-Scale Outdoor Reconstruction

PanoramicSplat ist ein neuartiges 3D-Gaussian-Splatting-Framework, das durch die Integration von Panorama-Supervision, semantisch-bewusster Tiefenregularisierung und einem radial gewichteten photometrischen Verlust eine präzise Einzelsicht-Rekonstruktion großflächiger Außenumgebungen ermöglicht und dabei eine Spitzenleistung auf einem neu konstruierten Google Earth Studio Benchmark erzielt.

Zijian Wu, Zhen Ye2026-10-07
💻 Informatik

When Does Cross-Agent Peer Verification Detect Unfaithful Self- Reports? An Empirical Study of Real LLM Tool-Use Agent Trajectories

Diese empirische Studie realer LLM-Agenten-Trajektorien zeigt auf, dass Mechanismen der agentenübergreifenden Peer-Verifizierung, die in traditionellen Multi-Agenten-Systemen auf geteilten Beobachtungen beruhen, in Settings mit unabhängiger Ausführung fehlschlagen, um unzutreffende Selbstberichte zu detektieren, da es an gemeinsamen Ereignissen mangelt, wodurch eine strukturelle Grenzbedingung für die Anwendbarkeit von Peer-basierten Vertrauens- und Reputationsmechanismen identifiziert wird.

Vivek Garike2026-10-07
💻 Informatik

UltraSAM-Based Left Ventricular Analysis with Local-Global Feature Fusion for Echocardiographic Cardiac Disease Classification

Diese Studie schlägt ein hybrides Deep-Learning-Framework vor, das eine UltraSAM-basierte lokale Merkmalsextraktion mit globalen Repräsentationen eines Swin Transformers integriert, welches mittels Ameisenkolonie-Optimierung optimiert und durch LSTM temporal modelliert wird, um eine hochgenaue Klassifizierung von Herzkrankheiten aus echokardiographischen Videos zu erreichen.

Abdulwahab Alazeb, Farhat Basir, Shaheryar Najam, Bayan Alabdullah, Mohammed Alonazi, Ahmad Jalal Jalal, Youngrok kim, K (…)2026-10-07
💻 Informatik

Safe Separability for Autonomous Authorization: Branch-Relative Authority Closure Under Decision-Critical Uncertainty

Dieses Paper führt Branch-Relative Authority Closure (BRAC) ein, ein Framework, das die sichere Akquisition von Evidenz für autonome Agenten gewährleistet, indem es nach jeder Beobachtung Autorisierungsberechtigungen dynamisch neu berechnet, um entscheidungsrelevante Unsicherheit aufzulösen, ohne Legitimitätsbeschränkungen zu verletzen.

Mohammad Amir Khusru Akhtar2026-10-07