Neues neuronales Netzwerk für Bodenverdichtung bei ungesättigtem Boden Ein neu entwickeltes Lagged Backward-Compatible Physics-Informed Neural Network (LBC‑PINN) ermöglicht die Simulation und Inversion der eindimensionalen Bodenverdichtung bei ungesättigtem Boden unter langfristiger Belastung. Durch die Kombination physikalischer Gesetzmäßigkeiten mit modernen Lerntechniken liefert das Modell präzise Vorhersagen für Luft- und Wasserdruckverläufe in Böden. arXiv – cs.LG 10.02.2026 05:00
VGG-16 erreicht 98 % Genauigkeit bei Handsignalerkennung für Gehörlose Handgesten‑Erkennung ist ein zentrales Element der Mensch‑Computer‑Interaktion und bildet die Grundlage für die Gebärdensprache von Menschen mit Sehbehinderung. arXiv – cs.AI 14.01.2026 05:00
MultiBanAbs: Mehrdomänen-Bangla-Datensatz für abstrakte Textzusammenfassung In einer wegweisenden Veröffentlichung haben Wissenschaftler einen umfangreichen Datensatz für die abstrakte Zusammenfassung von Bangla-Texten vorgestellt. Der neue Korpus umfasst mehr als 54.000 Artikel und deren Kurzfassungen, die aus einer Vielzahl von Quellen stammen – von Blogs wie Cinegolpo über Zeitungen wie Samakal und The Business Standard bis hin zu Social‑Media‑Inhalten. arXiv – cs.AI 17.12.2025 05:00
Spektrale Graphausrichtung: Neuer Ansatz für kontrastives Graph‑Lernen Ein brandneuer Ansatz namens SpecMatch‑CL bringt kontrastives Graph‑Lernen auf ein neues Level. Durch die gezielte Ausrichtung der „Graph‑of‑Graphs“ – also der Netzwerke, die aus den Embeddings der einzelnen Graphansichten entstehen – minimiert SpecMatch‑CL die Differenz ihrer normalisierten Laplazianen. Diese Technik sorgt dafür, dass die globalen Strukturen der Ansichten besser miteinander übereinstimmen, was bisher bei klassischen Methoden wie InfoNCE nicht möglich war. arXiv – cs.LG 10.12.2025 05:00
Meta AI präsentiert Omnilingual ASR: Open-Source-Spracherkennung für 1.600+ Sprachen Meta AI hat die neue Open-Source-Spracherkennung Omnilingual ASR veröffentlicht, die mehr als 1.600 Sprachen abdeckt und damit einen der größten Sprachspektren in der KI-Landschaft darstellt. MarkTechPost 11.11.2025 09:06
Bi‑Axial Transformer verbessert Klassifizierung von EHRs Die digitale Patientenakte, kurz EHR, wird immer komplexer: Größere Datensätze, längere Zeitreihen und multimodale Integrationen stellen neue Herausforderungen an die Analyse. Ein vielversprechender Ansatz ist der Transformer, der durch seine Fähigkeit, lange Abhängigkeiten zu modellieren und Daten parallel zu verarbeiten, in vielen Bereichen Erfolge erzielt hat. arXiv – cs.LG 19.08.2025 05:00
