974 papers
Dit artikel introduceert ISVEX, een uitgebreide methode voor het scoren van kwetsbaarheden met zowel "Strong" als "Lite" varianten, ontworpen om de specifieke beperkingen van bestaande standaarden aan te pakken door unieke AI-risico's zoals modelmanipulatie, datavergiftiging en agentische kwetsbaarheden te kwantificeren via een op maat gemaakt multi-metrisch framework.
Dit artikel stelt een parallel door denksporen gestuurd auto-leersframework voor autonome robots voor dat een hoofddenksysteem integreert met parallelle Auto Learning en Obvious Learning subsystemen om denksporen efficiënt om te zetten in uitvoerbare modellen, waardoor de latentie en het aantal aanroepen van hoogwaardige redenering aanzienlijk worden verminderd terwijl een hoge taaksuccesratio behouden blijft.
Het artikel stelt SWST-Net voor, een semantisch bewuste wavelet-gestuurde netwerk dat discrete wavelet-transformaties gebruikt om beeldstructuren en texturen te scheiden en interactief te reconstrueren onder begeleiding van semantische priors, waarmee een superieure prestatie wordt behaald bij beeld-inpainting over meerdere datasets heen.
Dit artikel stelt een gedecentraliseerde, peer-to-peer entropiegenerator voor en valideert deze, die gebruikmaakt van een commit-reveal-protocol en hybride aggregatie om statistisch uniforme, goedkope en aanvalbestendige willekeur te bieden voor blockchain-gebaseerde games, waarbij het zowel in economische efficiëntie als beveiliging presteert boven gecentraliseerde oracles zoals Chainlink VRF.
Dit artikel stelt het Spatio-Temporal Collaboration Network (STC-Net) voor, dat frame- en event-modaliteiten integreert via een Adaptive Spiking Neuron module en een High-order Spatio-Temporal Fusion module om state-of-the-art objecttrackingprestaties te behalen onder uitdagende omstandigheden.
Dit artikel introduceert een scenario-gestuurde evaluatiemethode om door GenAI gegenereerde testsuites te vergelijken met door mensen geschreven suites, waarbij wordt onthuld dat hoewel directe prompts meer verwachte gedragingen herstellen, ideate-then-implement strategieën efficiëntere suites opleveren met minder duplicaten, en ideate-only benaderingen effectief aanvullende testscenario's blootleggen.
Dit artikel introduceert QUAMET, een nieuwe aanpak die structurele en semantische analyse combineert om softwaremetrieken vast te stellen en zes soorten code smells in quantumprogramma's te detecteren, gevalideerd op een verfijnde dataset van 4.102 real-world Qiskit-projecten.
Dit artikel stelt een Conscious Infrastructure Neural Systems (CINS)-framework voor dat gebruikmaakt van gegevens over de huishoudelijke belasting in plaats van traditionele infrastructuurmetingen om de eerlijkheid en nauwkeurigheid van AI-gestuurde detectie van wateronzekerheid in de informele nederzettingen van Hyderabad aanzienlijk te verbeteren, waardoor de kloof tussen geleefde ervaringen en institutionele besluitvorming wordt overbrugd.
Dit artikel introduceert "Quantum LEGO Learning", een modulair hybride AI-framework dat een bevroren klassieke feature extractor ontkoppelt van een trainbaar variationeel kwantumcircuit om stabiele optimalisatie, ruisbestendigheid en verbeterde prestaties op NISQ-hardware te bereiken door representatieleer te scheiden van adaptieve adaptatie.
Edge-XReal is een gedistribueerde, hardware-onafhankelijke softwarepijplijn die is ontworpen om de computationele beperkingen van standalone XR-apparaten te overwinnen door efficiënte, lage-latentie 3D Holistische Scènebegrip op edge-hardware mogelijk te maken zonder in te boeten op nauwkeurigheid.