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3821 Arbeiten

💻 Informatik

Detecting Coordinated Bot Campaigns through Time-Series Anomaly Detection: A Comparative Study of GAN-Based and Reconstruction-Based Models

Diese Studie zeigt, dass die Analyse des Zeitpunkts der Kontenaktivität allein ein leistungsstarkes Signal für die Erkennung koordinierter Bot-Kampagnen darstellt, wobei Temporal Convolutional Network-Autoencoder bei der unüberwachten Anomalieerkennung auf dem Cresci-2017-Datensatz GAN-basierten und anderen Rekonstruktionsmodellen signifikant überlegen sind.

Venugopal Mahadev2026-10-06
💻 Informatik

Towards UASC-Net: A Pilot Study of Uncertainty-Aware 3D Brain Tumor Segmentation on BraTS 2021

Diese Pilotstudie zeigt, dass UASC-Net Lite v2, eine unsicherheitssensible Erweiterung eines kompakten 3D U-Net, den Läsionen-Recall und die Segmentierungsüberlappung auf einer kleinen BraTS 2021-Teilmenge im Vergleich zu einem Baseline-Modell verbessert, während es trotz der Einschränkungen durch die kleine Kohorte und die validierungsbasierte Schwellenwertkalibrierung wertvolle räumliche Konfidenzkarten bereitstellt.

Mojtaba Jahanian, Abbas Karimi, Faraneh Zarafshan, Alireza Enami, Maryam hajiee2026-10-05
💻 Informatik

Science Edge Evaluation: SEE the Missing Step Toward Real Scientific Discovery

Der Science Edge Evaluation (SEE) Benchmark zeigt auf, dass aktuelle multimodale große Sprachmodelle Schwierigkeiten haben, zuverlässig evidenzbasierte Erkenntnisse aus experimentellen Daten in der realen wissenschaftlichen Entdeckung abzuleiten, was eine kritische Lücke zwischen der Erklärung etablierter Konzepte und der Generierung neuartiger, begründeter wissenschaftlicher Inferenzen hervorhebt.

Jinghang Wang, Taolin Han, Yuchen Zhang, Yun Wu, Wai Yuet Chiu, Zhaohai Li, Yifei Zhang, Jinxin Wang, Yuhao Zhou, Chen Z (…)2026-10-05
💻 Informatik

Four-grade lumbar foraminal stenosis grading on sagittal T2-weighted MRI: a patient-disjoint evaluation of ordinal modelling, moderate-to-severe auxiliary supervision, and fixed DeiT fusion

Diese Studie evaluiert die automatisierte vierstufige Graduierung der lumbalen Foramenstenose in sagittalen T2-gewichteten MRT-Aufnahmen und zeigt auf, dass weder ordinale Modellierung noch eine moderate bis schwere Hilfssupervision universelle Vorteile über verschiedene Modellarchitekturen hinweg bieten, aber dass eine feste DeiT-Fusion die Leistung signifikant verbessert, insbesondere für schwächere ordinale Zweige.

Wuke Peng2026-10-05
💻 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