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Energieprognosen zielen darauf ab, die Genauigkeit zu maximieren, um Energieeffizienz durch Reduzierung von Energieverschwendung sicherzustellen – ein Ziel, das gleichermaßen für On-Device-Prognosen …
arXiv:2608.24890v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Mentale Gesundheitsprobleme in Afrika bleiben unterversorg aufgrund unzureichender Infrastruktur, Stigmatisierung und chronischem Mangel an …
arXiv:2608.24904v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Inertiale Sensoren an mehreren Körperpositionen können die Aktivitätserkennung verbessern, aber die Anforderung jedes Sensors bei der Inferenz erhöht …
arXiv:2608.24938v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) Modelle skalieren Kapazität für starke Qualität, während pro-Token-Berechnung durch sparse Expert Aktivierung begrenzt …
arXiv:2608.24945v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Die letzten Jahre haben bemerkenswerte Erfolge von Large Language Models (LLMs) in mehreren Domänen gesehen, während die exzessiven …
arXiv:2608.24936v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir präsentieren GreenLeaf Law Embed Tiny, ein 0,6B-Parameter-Embedding-Modell für juristische Domain-Abfragen. GreenLeaf-Tiny erreicht 75,11% auf …
arXiv:2608.24937v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Multi-modale Anomalieerkennung (MMAD) erkennt seltene abnormale Ereignisse aus heterogenen Datenquellen und wird zunehmend in sicherheits- und …
arXiv:2608.24892v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir beschreiben eine praktische Architektur, um das Maritime Information Exchange Model (MIEM) und das umfassendere Rich Semantic Track Model mit …
arXiv:2608.24921v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Graphbasierte retrieval-augmented generation verbindet Fakten, die keine einzelne Passage aussagt, aber aktuelle Implementierungen bezahlen dafür …
arXiv:2608.24889v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Aktuelle großskalige Supply Chains sind hochgradig unsicher, dynamisch und anfällig für Störungen, was es schwierig macht, zeitnahe und …
arXiv:2608.24918v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Moderne Fertigungsunternehmen betreiben heterogene Systeme — ERP, MES, PLM, SCADA, QMS, SCM — jedes mit eigenem Datenmodell und API. Die …
arXiv:2608.24888v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Personalisierte AI-Agenten behandeln Nutzer überwiegend als einzelne Entitäten: ein flaches Profil, das in einen Prompt konkateniert wird. Dies …
arXiv:2608.24886v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Architektonische Grundrissbilder kodieren reichhaltiges Relationalwissen zwischen funktionalen Räumen, das Designabfragen, wissenssystemasiertes …
arXiv:2608.24940v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Partielle Differentialgleichungen (PDEs) weisen oft hochfrequente und multiskalige Merkmale auf, die Neural Networks schwer approximieren können. …
arXiv:2608.23626v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Foundation-Modelle für Astronomie werden auf Survey-Pixeln zusammen mit den aus diesen Pixeln abgeleiteten Katalogprodukten trainiert. Diese Kataloge …
arXiv:2608.23642v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: AI-Agenten stellen erhebliche Risiken dar, wenn ihnen zunehmende Autonomie gewährt wird. Eine häufig vorgeschlagene Lösung ist menschliche …
arXiv:2608.23640v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wenn ein großes Sprachmodell (LLM) gebeten wird, das Leben einer Person zu schreiben, wie viel von dem, was es schreibt, ist tatsächlich vorgefallen? …
arXiv:2608.23573v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Die Gewichtsmagnitudinen eines trainierten Transformers können durch eine zweiparametrige Weibull-Verteilung zusammengefasst werden, deren Form k ≈ …
arXiv:2608.23571v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Äquivariante Message-Passing-Netzwerke sind das Standardmodell für die Vorhersage von Moleküleigenschaften und interatomaren Potentialen, und neuere …
arXiv:2608.23569v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: State-of-the-Art-Natural-Language-to-SQL-(NL2SQL)-Modelle berichten von Ausführungsgenauigkeiten über 89 Prozent bei etablierten Benchmarks wie …