The Differential Effects of Agreeableness and Extraversion on Older Adults' Perceptions of Conversational AI Explanations in Assistive Settings

Deze studie toont aan dat bij ouderen de persoonlijkheid van een spraakassistent (met name hoge vriendelijkheid) hun empathie- en sympathiepercepties beïnvloedt zonder hun oordeel over intelligentie te veranderen, terwijl contextuele verklaringen in noodsituaties effectiever zijn dan die op basis van gespreksgeschiedenis.

Niharika Mathur, Hasibur Rahman, Smit Desai2026-03-10💻 cs

MERLIN: Building Low-SNR Robust Multimodal LLMs for Electromagnetic Signals

Dit paper introduceert MERLIN, een robuust multimodaal groot taalmodel voor elektromagnetische signalen dat de uitdagingen van data-schaarste, benchmark-tekort en lage signaal-ruisverhoudingen aanpakt door middel van de nieuwe datasets EM-100k, de benchmark EM-Bench en een geavanceerd trainingsframework.

Junyu Shen, Zhendong She, Chenghanyu Zhang, Yuchuang Sun, Luqing Luo, Dingwei Tan, Zonghao Guo, Bo Guo, Zehua Han, Wupeng Xie, Yaxin Mu, Peng Zhang, Peipei Li, Fengxiang Wang, Yangang Sun, Maosong Sun2026-03-10💻 cs

Privacy-Preserving End-to-End Full-Duplex Speech Dialogue Models

Deze studie toont aan dat end-to-end full-duplex spraakmodellen zoals SALM-Duplex en Moshi gevoelige sprekeridentiteitsinformatie lekken in hun verborgen representaties, en presenteert twee streaming-anonimisatiemethoden die de herkenbaarheid van sprekers aanzienlijk verminderen terwijl de responslatentie onder de seconde blijft.

Nikita Kuzmin, Tao Zhong, Jiajun Deng, Yingke Zhu, Tristan Tsoi, Tianxiang Cao, Simon Lui, Kong Aik Lee, Eng Siong Chng2026-03-10💻 cs

Human-AI Collaboration for Scaling Agile Regression Testing: An Agentic-AI Teammate from Manual to Automated Testing

Dit paper presenteert een agentic-AI-systeem dat in samenwerking met Hacon (Siemens) automatisch testscripts genereert op basis van specificaties, waardoor de regressietestcapaciteit in agile omgevingen aanzienlijk wordt verhoogd terwijl menselijke toezicht en kwaliteit behouden blijven.

Moustapha El Outmani, Manthan Venkataramana Shenoy, Ahmad Hatahet, Andreas Rausch, Tim Niklas Kniep, Thomas Raddatz, Benjamin King2026-03-10💻 cs

MM-TS: Multi-Modal Temperature and Margin Schedules for Contrastive Learning with Long-Tail Data

Dit paper introduceert MM-TS, een methode voor multi-modale contrastieve learning die dynamische temperatuur- en margeschema's gebruikt om de prestaties op langstaartdata te verbeteren en InfoNCE-loss met max-margin-objectieven te verenigen, wat leidt tot nieuwe state-of-the-art resultaten op diverse beeld- en video-taalkundige datasets.

Siarhei Sheludzko, Dhimitrios Duka, Bernt Schiele, Hilde Kuehne, Anna Kukleva2026-03-10💻 cs

Alignment-Aware and Reliability-Gated Multimodal Fusion for Unmanned Aerial Vehicle Detection Across Heterogeneous Thermal-Visual Sensors

Deze studie introduceert twee nieuwe fusiestrategieën, RGIF en RGMAF, die registratiebewustzijn en betrouwbaarheidsgebaseerde aandacht gebruiken om de prestaties van UAV-detectie in heterogene thermische en visuele sensoren aanzienlijk te verbeteren.

Ishrat Jahan, Molla E Majid, M Murugappan, Muhammad E. H. Chowdhury, N. B. Prakash, Saad Bin Abul Kashem, Balamurugan Balusamy, Amith Khandakar2026-03-10💻 cs

Multi-Objective Evolutionary Optimization of Chance-Constrained Multiple-Choice Knapsack Problems with Implicit Probability Distributions

Dit paper introduceert NHILS, een hybride evolutionair algoritme dat een efficiënte Monte Carlo-methode (OPERA-MC) combineert met NSGA-II om het meerdoelige kansbeperkte multiple-choice knapsack-probleem met impliciete verdelingen op te lossen, wat leidt tot superieure prestaties bij het optimaliseren van 5G-netwerkconfiguraties.

Xuanfeng Li, Shengcai Liu, Wenjie Chen, Yew-Soon Ong, Ke Tang2026-03-10💻 cs