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3821 Arbeiten

💻 Informatik

Medication Names Are a Safety-Critical Failure Mode in Clinical Speech Recognition: An Open Benchmark of On-Device and Cloud Systems

Diese Studie etabliert einen offenen Benchmark, der zeigt, dass die klinische Spracherkennung auf dem Gerät zwar eine nahezu gleichwertige Gesamtgenauigkeit im Vergleich zu Cloud-Systemen erreicht, beide Einsatzmodi jedoch kritische Fehler bei Medikamentennamen aufweisen, die eine explizite Verifizierung erforderlich machen, wodurch ein einsatzpunktbasierter On-Device-Lösungsansatz mit nur einem Modell zu einer praktikablen, kostengünstigeren Alternative für die datenschutzkonforme klinische Dokumentation wird.

J. Grey Faulkenberry2026-10-05
💻 Informatik

Non-Destructive Strawberry Weight Estimation under Acquisition Condition Shift: A Novelty-Aware and Guarded Multi-View Imaging Method

Diese Studie schlägt ein neuartigkeitssensitives, bewachtes Multi-View-Imaging-Framework vor, das eine biologie- und zuverlässigkeitsgesteuerte Mixture of Experts mit einem bewachten Anchor-Residual-TabPFN kombiniert, um eine robuste, nicht-destruktive Erdbeigewichtsschätzung unter Verschiebungen der Akquisitionsbedingungen zu erreichen, indem es Out-of-Distribution-Proben explizit erkennt und auf einen stabilen Phänotyp-Anker zurückgreift, um katastrophales Versagen zu verhindern.

Xuelei Yang, Letong Guo, Xinhua Xue, Shulai Huang2026-10-05
💻 Informatik

An Explainable Hybrid Deep Learning Framework for Outcome-Oriented Long-Document Summarization Using Adaptive Feature Learning and Decision Optimization

Dieses Paper schlägt ein erklärbares hybrides Deep-Learning-Framework vor, das Dense Retrieval, parametereffiziente LED-Feinabstimmung mittels LoRA und ergebnisorientierte Optimierung kombiniert, um instruktionale Zusammenfassungen zu generieren, die auf Lernziele abgestimmt sind, wobei es eine State-of-the-Art-Leistung auf Bildungsdatensätzen wie QMSum, GovReport und NILD erzielt.

Aman Kumar, Danish Raza Rizvi, Hina Hashmi2026-10-05
💻 Informatik

What Does a Factual-Error Detector Really Measure? Question Difficulty and Model Uncertainty Before the Answer Begins

Dieses Paper argumentiert, dass Detektoren für faktische Fehler primär die Schwierigkeit von Fragen und die Unsicherheit des Modells messen statt der Wahrheit, und zeigt auf, dass die einfache Output-Entropie als zuverlässigeres Warnsignal für potenzielle Fehler dient als komplexe interne Modellmaße.

Andrzej Kawiak, Łukasz Kwaśniewicz, Grzegorz M. Wójcik, Bartłomiej Danek2026-10-05
💻 Informatik

An Elliptic Curve Cryptography-based Multi-Party Computation Approach for Secure Communication in Smart Grid Environments

Dieses Paper schlägt ein neuartiges, den Datenschutz wahrendes Protokoll vor, das Hierarchische Identitätsbasierte Verschlüsselung (HIBE) mit Elliptischer-Kurven-Kryptographie (ECC) integriert, um einen sicheren, drittanbieterfreien Peer-to-Peer-Energiehandel in Smart Grids zu ermöglichen, wobei durch NS3-Simulationen nachgewiesen wird, dass es hohe Paketlieferraten und geringe Übertragungsverzögerungen bei gleichzeitiger Gewährleistung von gegenseitiger Authentifizierung und Vorwärtsgeheimhaltung erreicht.

Naveen Tatipatri, Arun S L, Ramadevi Bhukya2026-10-05
💻 Informatik

A Genetic Algorithm with Critical‑Path‑Driven Dual‑Neighborhood Search for Flexible Job Shop Scheduling

Dieses Paper schlägt einen hybriden genetischen Algorithmus mit variabler Nachbarschaftssuche (HGVNSA) vor, der eine kritischer-Pfad-gesteuerte Dual-Nachbarschaftssuche und fortschrittliche genetische Operatoren integriert, um das flexible Job-Shop-Scheduling-Problem effektiv zu lösen, wobei eine überlegene Leistung bei Benchmark-Instanzen erzielt und signifikante Effizienzgewinne in realen Fertigungsanwendungen demonstriert werden.

Danyi Lin, Xushan Peng2026-10-05
💻 Informatik

PMSC-YOLO: Balancing Detection Accuracy and Model Lightweighting for Resource-constrained UAV Platforms

Dieses Paper schlägt PMSC-YOLO vor, einen leichten UAV-Objekterkennungsalgorithmus basierend auf YOLOv11, der ein auf einer Multi-Branch-Struktur basierendes Downsampling-Modul, ein Shallow-basiertes Bidirektionales Feature Pyramid Network und eine kontextsensitive Spatial Pyramid Pooling-Struktur integriert, gefolgt von DepGraph Channel Pruning, um ein überlegenes Gleichgewicht zwischen Erkennungsgenauigkeit und Recheneffizienz für ressourcenbeschränkte Edge-Geräte zu erreichen.

Fang Dong, Binbin Gui, Cunliang Zhang, Wenfeng Wang, Fenglian Zhou, Minbin Jiang2026-10-05
💻 Informatik

Generative World Models for Financial Risk Propagation and Counterfactual Fraud Analysis in Enterprise Networks

Dieses Paper schlägt RIFT-WM vor, ein vereinheitlichtes interventionistisches generatives Weltmodell, das einen aktionsindizierten stochastischen infinitesimalen Generator nutzt, um die Ausbreitung finanzieller Risiken zu simulieren und kontrafaktische Betrugsszenarien in Unternehmensnetzwerken zu generieren, wodurch die Analyse von Interventions-Effekten und systemischer Risikozerlegung über mehrere Datensätze hinweg ermöglicht wird.

Ning Hu, Jiaxiang Xiao2026-10-05
💻 Informatik

Hierarchical Deep Counterfactual Regret Minimization

Dieses Paper stellt Hierarchical Deep Counterfactual Regret Minimization (HDCFR) vor, einen neuartigen Algorithmus, der auf fertigkeitsbasiertes hierarchisches Strategielernen mit Deep CFR setzt, um die Effizienz beim Lösen großskaliger Spiele mit unvollständiger Information zu verbessern, indem die Nutzung von vordefiniertem Fachwissen und übertragbaren Fertigkeiten ermöglicht wird.

Jiayu Chen, Xudong Wu, Zhekai Wang, Vaneet Aggarwal2026-10-05