💻 computer science

Cerebro Tune: A novel Bio-Inspired Hybrid Metaheuristic for Hyperparameter Optimizations in Deep Learning Using Cellular Automata and Reinforcement Learning

Dit artikel introduceert CerebroTune, een nieuwe bio-geïnspireerde hybride metaheuristiek die Cellular Automata, een aangepast Artificial Bee Colony-algoritme en Reinforcement Learning met Hopfield-netwerken integreert om deep learning-hyperparameters dynamisch te optimaliseren, waarbij een superieure nauwkeurigheid, verminderde computationele kosten en verbeterde stabiliteit over diverse domeinen wordt bereikt in vergelijking met bestaande methoden.

Reza Molaee Fard, Farsad Zamani Borojeni, Javad Mohammadzadeh2026-07-09
💻 computer science

Enhanced Gold Mining Optimization with Dual-Layer Information Sharing and Dynamic Control for Multi-Objective Scheduling of Heterogeneous UAV Swarms

Dit artikel stelt een Improved Gold Mine Optimization Algorithm voor met een duaal-laags informatie-uitwisselingskader en dynamische Pareto-dominantie (IGMO-DP) om effectief het multi-objectieve planningsprobleem van heterogene UAV-zwermen op te lossen door gelijktijdig de missieduur, het energieverbruik en de belastingbalans te optimaliseren, waarbij een superieure convergentie en oplossingsdiversiteit wordt aangetoond vergeleken met de meest geavanceerde algoritmen.

Zhongming Lin, Siyuan Wei2026-07-09
💻 computer science

Queue-Aware Task Offloading in the ComputingContinuum under Dynamic Workloads

Dit artikel stelt een wachtrijbewuste taakoffloading-methode voor voor het computing continuum die een analytisch gecorrigeerde G/G/c-vertragingbenadering hybride combineert met realtime wachtrijobservaties om taken dynamisch toe te wijzen onder variabele werklasten, waardoor de latentie en de schattingsfout aanzienlijk worden verminderd in vergelijking met bestaande baselines zonder dat training of kalibratie vereist is.

Lluis Mas, Jordi Mateo, Jordi Vilaplana, Josep Rius2026-07-09
💻 computer science

DPENet: A Dynamic Perception Enhancement Network for Object Detection in Remote Sensing Images

Dit artikel stelt DPENet voor, een dynamisch perceptieverbeteringsnetwerk dat adaptieve dynamische convolutie, vervormbare aandacht en dynamische bemonsteringsmodules integreert om effectief uitdagingen zoals variërende doeltargetgroottes, dichte kleine objecten en complexe achtergronden in detectie van remote sensing-beelden met een hoge resolutie aan te pakken.

Xiaoxiao wang, Xia Zou, Meng Sun, Chong Jia, Yongqiang Xie, Xiongwei Zhang2026-07-09
💻 computer science

E-Taste Signal Encoding and Classification via Multi- Attention Residual Networks Using sEMG Streams in Virtual Sensory Systems

Deze studie introduceert een nieuw MACB-ResNet deep learning-model dat de nauwkeurigheid van het classificeren van virtuele smaakstimuli vanuit gezichtsoppervlakte-elektromyografie (sEMG)-signalen aanzienlijk verbetert naar 86,32%, waarmee het traditionele en standaard deep learning-classifiers overtreft voor toepassingen in digitale gezondheidszorg en voedseltechnologie.

Zhendong Song, Asif Ullah, Majad Mansoor, You Wang2026-07-09✓ Author reviewed
💻 computer science

Enhanced Seam Segmentation for Automated Welding Robot in Construction Through Transfer Learning: Addressing Limitations of Bilateral Segmentation Network

Deze studie stelt een op transfer learning gebaseerd framework voor dat BiSeNetV2 verbetert met een hybride Cross-Entropy–Lovasz loss om robuuste, real-time naadsegmentatie voor autonome robotische lassen in de bouw te bereiken, wat de prestaties op reflecterende oppervlakken significant verbetert zonder de computationele complexiteit te verhogen.

Keonvin Park, Yong Ann Voeurn, Hyeokjun Kweon, Doyun Lee2026-07-09
💻 computer science

TITAN: Three-Tier Intrusion-Detection Tree-Based Adaptive Network for Industrial Internet of Things 

TITAN is een nieuwe drielagige federated learning-architectuur voor intrusiedetectie in het Industrial IoT die uitdagingen rondom non-IID-data en klasse-onbalans overwint door uitsluitend voorspellingsoutputs en apparaat-samenvattingen uit te wisselen via adaptieve kennisdistillatie en Bayesiaanse aggregatie, waarbij een superieure macro-F1-prestatie wordt bereikt ten opzichte van bestaande methoden zonder dat het delen van ruwe data of gradiënten vereist is.

Sandeep Ghosh, Mohammed Al-Khafajiy, Saeid Pourroostaei Ardakani Ardakani2026-07-09
💻 computer science

Privacy-Utility Tradeoffs in Hierarchical Federated Learning Under Combined Differential Privacy and CKKS Homomorphic Encryption for Distributed Healthcare Networks

Dit artikel stelt een hiërarchisch federated learning-framework voor de gezondheidszorg voor dat client-niveau differentiele privacy integreert met instituut-niveau CKKS homomorfe encryptie, waarbij wordt aangetoond dat hoewel differentiele privacy meetbare nauwkeurigheidsverliezen veroorzaakt die afhankelijk zijn van het privacybudget, homomorfe encryptie geen nut-degradatie introduceert, waardoor de afzonderlijke privacy-nut-tradeoffs van elk mechanisme worden geïsoleerd en gekwantificeerd.

Sayed Mohammed Alwedaei, Jenan Moosa2026-07-09
💻 computer science

Automatic Prosodic Audio Description Modeling

Dit artikel stelt een verenigd kader voor dat semantische narratieve generatie integreert met prosodische audiobeschrijvingsmodellering, waarbij wordt aangetoond dat referentiegebaseerde synthese effectief emotionele nuances zoals fundamentele frequentie en spraaksnelheid vastlegt om de toegankelijkheid voor visueel beperkte gebruikers te verbeteren, hoewel perceptuele validatie nog vereist is.

Christian Quintero, Alexander Rozo‑Torres, Cristian Plazas2026-07-09