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1017 Arbeiten

💻 computer science

An ESCO-Based Skill-Gap Detection Framework for SMEs: A Design Science Prototype of an Intelligent Learning Management System

Diese Studie präsentiert einen Design-Science-Prototyp eines intelligenten Lernmanagementsystems, das die ESCO-Ontologie und NLP nutzt, um Qualifikationslücken in KMU zu identifizieren und gezielte Reskilling-Empfehlungen zu generieren und damit die für die Übergänge zu Industrie 4.0 und 5.0 kritischen Komplementaritätsbeschränkungen zwischen Humankapital und Technologie adressiert.

Angelo Leogrande, Mauro di Molfetta, Nicola Magaletti, Valeria Notarnicola, Maria Giovanna Trotta2026-06-29
💻 computer science

A Metaheuristic Solution for the Capacitated Vehicle Routing Problem: Empirical Evaluation of Flexible Capacity Constraints via Ant Colony Optimisation

Diese Studie zeigt, dass ein Ant Colony Optimization-Ansatz, der flexible Kapazitätsbeschränkungen einbezieht, eine geografische Clustering-Baseline in einem realen kolumbianischen Inbound-Logistiknetzwerk signifikant übertrifft, indem er erhebliche Reduzierungen der Flottengröße, der Fahrleistung und der Betriebskosten erzielt und gleichzeitig die Fahrzeugauslastung maximiert.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-06-29
💻 computer science

StainSolver: Accelerating Diffusion-Controlled Neural Style Transfer with DPM-Solver++ and Quality-Driven Stain Normalization

Dieses Paper stellt StainSolver vor, eine Methode, die das StainFuser-Diffusionsmodell zur histopathologischen Färbenormalisierung beschleunigt, indem sie dessen PNDM-Scheduler durch den effizienten DPM-Solver++ ersetzt und die Leistung mit einem neuartigen Stain Normalization Quality Score (SNQS) evaluiert, wobei signifikante Beschleunigungen und eine verbesserte Qualität ohne erneutes Training erzielt werden.

Amir Mollazadeh, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-06-29
💻 computer science

FlashSpec: Adaptive Speculative Decoding with Online Bandit Draft Selection and Triton-Optimised Verification

FlashSpec ist eine Open-Source-, adaptive spekulative Decoding-Engine, die durch einen neuartigen O(1)-Vokabulargrößen-Triton-GPU-Kernel für die On-Device-Verifizierung und einen Online-Bandit-basierten Mechanismus zur dynamischen Draft-Modell-Auswahl die exakte Erhaltung der Zielmodell-Verteilung erreicht und dadurch die LLM-Inferenz signifikant beschleunigt, während sie gleichzeitig CPU-Engpässe und manuelles Tuning eliminiert.

Min Htet Myet2026-06-29
💻 computer science

Fake Review Detection on E-Commerce Platforms Using a Hybrid Anomaly Detection Approach: Combining Autoencoder and Isolation Forest

Dieses Paper schlägt ein hybrides unüberwachtes Framework zur Anomalieerkennung vor, das Autoencoder und Isolation Forests kombiniert, um gefälschte E-Commerce-Bewertungen unter Verwendung von TF-IDF- und BERT-Merkmalen effektiv zu identifizieren, wodurch eine skalierbare und kosteneffiziente Alternative zu überwachten Methoden angeboten wird, indem die Notwendigkeit gelabelter Trainingsdaten eliminiert wird.

Steven Laychi, Samuel Paul Arthur Karuntu, Daniel Hamonangan Sihombing, Rhio Sutoyo, Gabriel Asael Tarigan2026-06-29
💻 computer science

Enhancing Long-term Dual-task-based Prediction of Future Cognitive Decline

Dieses Papier schlägt ein neuartiges Deep-Learning-Framework vor, das langfristige duale motorische und kognitive Daten mit blockweiser Resampling-Technik, SMOTE-Augmentierung und einem Transformer-Modell integriert, um den kognitiven Abbau über zwei Jahre mit einer Präzision von 80 % genau vorherzusagen und dabei traditionelle MRT- und Biomarker-basierte Methoden zu übertreffen.

Zhewen Liu, Shuqiong Wu, Ákos Godó, Yasushi Yagi2026-06-29
💻 computer science

Trusted and Explainable Collective Learning for Conflictive Multi-View Decision-Making

Dieses Paper schlägt Trusted and Explainable Collective Learning (TECL) vor, eine neuartige Methode, die Konflikte in Multi-View-Daten aktiv nutzt, um die individuelle Konsistenz zu bewerten, Ansichten zu priorisieren und zuverlässige, interpretierbare kollektive Entscheidungen zu generieren, anstatt solche Konflikte lediglich zu eliminieren.

Nengjun Zhu, Zhiyu Zhang, Shenghui Lan, Jian Cao, Siji Zhu2026-06-29
💻 computer science

Data Augmentation for Clinical Multilingual Information Extraction

Dieses Paper schlägt eine recheneffiziente, auf Word-Embeddings basierende Strategie zur Datenaugmentation mittels Nachbarwort-Ersetzung vor, die die Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition) signifikant verbessert und moderate Gewinne für das Entity Linking über fünf Sprachen hinweg bietet, wodurch die Herausforderung begrenzter annotierter klinischer Texte in der multilingualen Gesundheitsinformatik adressiert wird.

Rodrigo Gonçalves, Andre Lamurias2026-06-29✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

UD-Quran: A Universal Dependencies Conversion of the Extended Quranic Treebank for Interoperable Quranic/Classical Arabic Parsing

Dieses Paper führt UD-Quran ein, eine Konvertierung der Extended Quranic Treebank in Universal Dependencies v2, die morphologische und syntaktische Annotationen in zwei interoperable Varianten (surface und augmented) standardisiert, um ein konsistentes Parsing des Korans mit modernen NLP-Werkzeugen zu ermöglichen und gleichzeitig die Rückverfolgbarkeit zum ursprünglichen Korpus zu bewahren.

Aws Al Arabw, Ali A. Al-Arbo, Wasan Al-Nuaimi2026-06-29