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1062 Arbeiten

💻 computer science

Learning-Driven Autonomy in Open-Architecture Autopilots

Dieses Paper schlägt ein lerngetriebenes Autonomie-Framework für sicherheitskritische Open-Architecture-Autopiloten vor, das eine triadisch konditionierte CVAE zur unsicherheitsbewussten Prognose mit einer risikobewussten MPC und einem durch Control Barrier Functions gesicherten Safety-Filter integriert, welche alle innerhalb einer heterogenen, dreifach redundanten Architektur orchestriert werden, um eine sichere, adaptive Fahrzeugnavigation zu gewährleisten.

Lakshman Mahto2026-06-26
💻 computer science

A Dual-Channel Patent Vectorization Method Based on Claim Structure Analysis

Dieses Paper schlägt eine dual-channel Patentvektorisierungsmethode vor, die eine Analyse der Patentanspruchsstruktur nutzt, um System- und Detail-Semantik separat zu kodieren, welche anschließend über einen Gating-Mechanismus mit Dekorrelationskorrektur fusioniert werden, wodurch die Genauigkeit des Patentabgleichs gegenüber bestehenden Volltext-Baselines signifikant verbessert wird.

Jiangtao Li, Wenlong Feng, Mengxing Huang, Siling Feng, Fu Gao2026-06-26
💻 computer science

MotionMonitor: A Technology Probe for Accessible Wearable Interfaces to Support Interpretation of ADHD-Related Behaviors in Classrooms

Dieses Paper präsentiert MotionMonitor, eine Technologie-Probe, die Smartwatch-Sensorik und mobile Schnittstellen kombiniert, um Kliniker und Pädagogen bei der Interpretation von ADHD-bezogenen Verhaltensweisen im Klassenzimmerkontext zu unterstützen, wobei betont wird, dass effektive Wearable-Systeme die nuancierten Umgebungsaspekte bewahren, die Ablenkung der Schüler minimieren und als Impulse für das menschliche Sinnverstehen dienen müssen, anstatt automatisierte Diagnosetools zu sein.

Franceli L. Cibrian, Lauren Min, Ariel Han, Katelyn Teav, Kayla Anderson, Hector M. Camarillo-Abad2026-06-26
💻 computer science

Annotation-Consistent Diffusion Augmentation for Data-Scarce Pest Instance Segmentation

Dieses Paper schlägt ein domänenspezifisches, auf Diffusion basierendes Datenaugmentierungs-Framework vor, das annotationskonsistente synthetische Bilder für seltene Schädlingsarten auf Klebefallen generiert, wodurch die Datenknappheit effektiv überbrückt und die Instanzsegmentierungsleistung über mehrere Architekturen hinweg signifikant verbessert wird, ohne dass zusätzliche manuelle Labeling-Aufwände erforderlich sind.

Jung-sang Yoo, Seung-Hwan Yang2026-06-26
💻 computer science

Divergent research orientations of affective and emotion concepts in artificial intelligence education through a bibliometric analysis

Durch eine bibliometrische Analyse von 401 Dokumenten aus den Jahren 2020 bis 2025 zeigt diese Studie auf, dass die KI-gestützte Forschung zu Affekt und Emotion zwar zu einem kohärenten Ökosystem mit einem signifikanten Wachstumsimpuls im Jahr 2023 gereift ist, die beiden Konzepte jedoch divergierende Orientierungen aufweisen – wobei sich die „affektive“ Forschung auf die Bildungspraxis und die „Emotions“-Forschung auf die technologische Entwicklung konzentriert –, was ein vorgeschlagenes Duales Wissensproduktionsmodell zur Steuerung der interdisziplinären Zusammenarbeit erforderlich macht.

Hsiang Ni Tsai, Sheng Yi Wu2026-06-26
💻 computer science

Accountability Risks of SHAP Based Managerial Recommendations in Explainable Artificial Intelligence

Diese Studie zeigt auf, dass die Umwandlung von SHAP-basierten Merkmalswichtigkeitswerten in direkte Managementmaßnahmen ohne Berücksichtigung von Interventionskosten, kausaler Validität und Abwärtsrisiken erhebliche Haftungsrisiken schafft, was verdeutlicht, dass Erklärbarkeit allein für eine verantwortungsvolle KI-gestützte Entscheidungsfindung unzureichend ist.

Oussama Chahed2026-06-26
💻 computer science

A Survey on Poisoning Attacks, Defenses, andProvable Defense in the Era of LLMs

Diese Übersicht untersucht systematisch Vergiftungsangriffe und Abwehrmaßnahmen in der Ära der Large Language Models, indem sie eine umfassende Taxonomie vorschlägt, die Bedrohungen in Gewichts- und Kontextvergiftung kategorisiert, repräsentative Techniken und Verteidigungsstrategien analysiert und zukünftige Forschungsrichtungen zur Sicherung von Compound-KI-Systemen skizziert.

Yuni Lai, Xinqi Lyu, Dong Wang, Yihao Liu, Kai Zhou, Bin Xiao2026-06-26
💻 computer science

FedDAAW: Dynamic Client Selection and Accuracy- Adaptive Aggregation for Cross-Task Federated Learning under Heterogeneity

FedDAAW ist ein leichtgewichtiges, datenschutzwahrendes Framework für heterogenes föderiertes Lernen, das eine dynamische Client-Selektion sowie eine genauigkeitsadaptive Aggregation einsetzt, um die Konvergenzeffizienz und Leistungsfähigkeit über verschiedene Aufgaben hinweg (Klassifizierung, Sentiment-Analyse und Regression) unter Non-IID-Bedingungen signifikant zu verbessern, ohne dass die Weitergabe von Gradienten oder Hilfsdaten erforderlich ist.

Jianqing Tang2026-06-26
💻 computer science

Bibliometric Analysis of Global Research Trends in Robotic Sports: Mapping Two Decades of Innovation (2000–2024)

Diese bibliometrische Analyse von 1.225 Publikationen aus den Jahren 2000 bis 2024 zeigt die Entwicklung der robotergestützten Sportforschung hin zu einem reifen, global kollaborativen Forschungsfeld auf, das von zentralen Institutionen und einem thematischen Wandel vom grundlegenden Roboterfußball hin zu fortgeschrittenen KI-Anwendungen wie Deep Learning und Mensch-Roboter-Interaktion getrieben wird.

DEBDAS MONDAL2026-06-25