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2358 Arbeiten

💻 computer science

Construction of Collaborative Cultivation Mechanism for Internationalized Talents: Parallel Scheduling of Global Educational Resources Based on IACO-SFLA Algorithm

Dieses Papier schlägt einen verbesserten hybriden IACO-SFLA-Algorithmus zur Optimierung der parallelen Planung globaler Bildungsressourcen vor und zeigt durch Simulationen und empirische Analysen auf, dass dieser Ansatz die kollaborative internationale Talentförderung effektiv verbessert, indem er Aufgabenverzögerungen reduziert und multidimensionale Bildungsmechanismen unterstützt.

Yan He2026-08-19
💻 computer science

A Neurosymbolic Multiagent Framework for Culturally Responsive Personalised Explainable and Fair AI Tutoring

Dieses Konzeptpapier stellt KAIROS vor, ein neurosymbolisches Multi-Agenten-Framework, das durch die formale Entkopplung von pädagogischen Entscheidungen und kultureller Präsentation innerhalb eines beschränkten Entscheidungsprozesses kultursensible, faire und erklärbare KI-Tutorenschaft gewährleistet, während es gleichzeitig ein strenges Evaluierungsprotokoll spezifiziert, um dessen theoretische Garantien ohne Präsentation empirischer Ergebnisse zu validieren.

Nikita Srivastava, Deepa Mehta2026-08-19
💻 computer science

PriseBot - A chatbot to assist in the development of iStar Extensions

Dieses Paper stellt PriseBot vor, einen KI-gestützten konversationellen Agenten, der NLP- und RAG-Technologien nutzt, um Nutzer durch den PRISE-Prozess zur Entwicklung von iStar-Erweiterungen zu führen, wobei dessen Effektivität und Benutzerfreundlichkeit durch die Erstellung der iStar4Bot-Erweiterung sowie Validierungsstudien unter Einbeziehung sowohl unerfahrener als auch erfahrener Forscher nachgewiesen wird.

Erlânio Freire, Enyo Gonçalves, Marcos Oliveira, Eduardo Oliveira2026-08-19
💻 computer science

Extremal Statistics of Natural Images Reveal Blur Kernel Scale: A Self-Calibrating, Training-Free Theory for Blind Deconvolution

Diese Arbeit präsentiert eine trainingsfreie, selbstkalibrierende Theorie für die blinde Entfaltung, die einen geschlossenen Schätzer für die Skalierung des Unschärfekerns ableitet, indem sie die Extremwertstatistik natürlicher Bilder und die additive Eigenschaft von Kernelradien nutzt, wodurch eine überlegene Genauigkeit und Downstream-Deblurring-Leistung im Vergleich zu bestehenden Heuristiken und überwachten Baselines erreicht wird.

Md Hasibuzzaman2026-08-19
💻 computer science

A Hybrid Quantum Classical Optimization Framework for Pickup and Delivery Problems with Parcel Lockers Using Quantum Graph Attention Networks

Dieses Paper stellt Q-PDPL vor, ein hybrides quanten-klassisches Optimierungsframework, das VQE, QAOA und Quantum Graph Attention Networks innerhalb eines Dantzig-Wolfe-Zerlegungsverfahrens integriert, um groß angelegte, stochastische Pickup-and-Delivery-Probleme mit Schließfächern effizient zu lösen, wobei es im Vergleich zu klassischen Algorithmen eine überlegene Kostenreduktion und Skalierbarkeit demonstriert.

Aqdas Shehzad, Zhao Dong Xu, Muhammad Aurangzeb, Wang Xiu-Xin, Muhammad Akbar, Tarek Salem Abdennaji, Aymen Flah2026-08-19
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Semantic-Retrieval-Reasoning Pipeline: A Hybrid Large Language Model Framework for Intent-Aware and Explainable Bundle Recommendation

Dieses Paper schlägt die Semantic-Retrieval-Reasoning-Pipeline (SRRP) vor, ein hybrides LLM-Framework, das Lebensmittel-Bundle-Empfehlungen durch die Erkennung von Multi-Intent-Nutzerbedürfnissen verbessert, um diverse, erklärbare und optimal dimensionierte Produkt-Bundles mit menschenorientierter Benennung und Argumentation zu generieren.

Andy Maulana Yusuf, Adiwijaya Adiwijaya, Agung Toto Wibowo, Z. K. A. Baizal2026-08-19
💻 computer science

If a Broken Mirror Could Be Made Whole Again: A Two-Stage Method Combining Structural Reconstruction and Texture Refinement for Restoring Ancient Chinese Bronze Mirrors

Dieses Paper schlägt das Decoupled Diffusion-GAN Restoration Framework (D2R) vor, eine zweistufige Methode, die strukturelle Rekonstruktion und Texturverfeinerung kombiniert, um antike chinesische Bergmuster-Bronzespiegel durch die Durchsetzung ihrer starren geometrischen Regelmäßigkeiten effektiv zu restaurieren, wodurch es generische Inpainting-Modelle übertrifft und ein nicht-invasives Werkzeug für die archäologische Analyse bereitstellt.

jun guan, qian jia, jianming zhang, yang li2026-08-19
💻 computer science

Federated Model Optimization for Real-Time Big Data Analytics in Smart Drug Delivery Edge Devices

Dieses Paper schlägt ein Federated Model Optimization (FMO)-Framework vor, das Gradientenkompression, zuverlässigkeitsgewichtete Aggregation und hardwarebewusste neuronale Architekturen integriert, um eine datenschutzwahrende, latenzarme Echtzeit-Anomalieerkennung für intelligente Medikamentenabgabegeräte an der Edge zu ermöglichen und somit die Einschränkungen konventioneller cloudzentrierter Ansätze zu überwinden.

Vipul Gamit, Jyotiranjan Mohanty, Lakshmi R Kannaujiya, Sumit Kumar Kushwaha, Vidhi Raj, Basathiya Rabiya Alimohomad2026-08-19
💻 computer science

Achieving Pareto-Optimal Sequencing for Real-Time Database Synchronization via Strategy-Level Reinforcement Learning

Das Papier schlägt UniPAS vor, ein Reinforcement-Learning-Framework auf Strategieebene, das den Klassifizierungsengpass bei der Datenbanksynchronisation eliminiert, indem es das Bewusstsein für Dringlichkeit direkt in die Belohnungsfunktion einbettet und somit ein Deep Q-Network ermöglicht, dynamisch die Pareto-Front zwischen Fairness und Dringlichkeit zu navigieren, ohne auf eine grobe Ereigniskategorisierung angewiesen zu sein.

Mingqi Wu, Guoying Lin, Jingxu Yang, Yuan Ai, Guang Zeng, Jitian Li, Datong Chen2026-08-19