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Transfer-Learned DeepLabV3+ Semantic Segmentation for Pixel-Level Image Forgery Localisation

Questo articolo presenta un modello DeepLabV3+ con apprendimento per trasferimento che raggiunge uno stato dell'arte nella localizzazione di falsificazioni di immagini a livello di pixel con precisione e richiamo elevati, sebbene le sue eccezionali prestazioni siano ampiamente attribuite a una significativa fuga di dati in cui quasi tutti i fotogrammi di test sono quasi duplicati del set di addestramento.

Abhishek Thakur, Chin-Shiuh Shieh, Vishal Jain2026-10-30
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Quantum Computing and Artificial Intelligence: Current Applications, Challenges, and Future Prospects

Questo articolo fornisce un'analisi approfondita della convergenza tra il calcolo quantistico e l'intelligenza artificiale definendo la motivazione per la loro integrazione, delineando i principali framework algoritmici come VQA e HHL, esaminando le attuali applicazioni in vari settori e discutendo le sfide e le prospettive future del machine learning quantistico.

Achraf Abdelghafour Zemate, Ismail El Gaabouri, Moulay Brahim Sedra2026-10-30
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Verifiable Provenance for AI Judicial Decision Support Using Transparency Logs and Citation Entailment

Il documento introduce VADP, un'architettura auditabile per il supporto alle decisioni giudiziarie tramite IA che integra il controllo degli accessi Zero-Trust, l'inferenza del linguaggio naturale e i log di trasparenza per creare contratti verificabili che garantiscano la custodia delle prove e la spiegabilità, dimostrando empiricamente elevati tassi di difesa contro il prompt injection e la manomissione, insieme a guadagni di prestazione significativi ma dipendenti dalla giurisdizione e limitazioni riconosciute riguardanti la generalizzazione intergiurisdizionale e l'imprevista solidità crittografica.

Aditya Mandloi, Anushka Yadav2026-10-30
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EEG-Conformer for EEG Decoding: A Participant-Wise Evaluation and Ablation Study Across Three Datasets

Questo studio dimostra che i presunti vantaggi dell'architettura EEG-Conformer e delle specifiche configurazioni dei canali sono spesso instabili e sensibili alle scelte di progettazione sperimentale, poiché la ripetuta validazione incrociata e i rigorosi test di ablazione su tre dataset rivelano che i risultati iniziali basati su un singolo split possono rappresentare erroneamente l'effettiva entità o persino la direzione di piccoli effetti di prestazione.

Ha Rang Cho, Woong Sik Kim2026-10-30
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Adaptive Multi-paradigm Metaheuristic Optimization for Blockchain Scalability: A Comparative Evaluation of Transaction Latency and Throughput

Questo articolo propone e valuta l'algoritmo Multi-paradigm Adaptive Metaheuristic Optimization (MAMO), dimostrando attraverso simulazioni comparative che esso supera significativamente l'algoritmo Snake Optimization Algorithm (SOA) nella riduzione della latenza di transazione e nell'aumento del throughput attraverso diversi carichi di lavoro blockchain.

Aminu Shawwal Adam, Muhammad Sirajo Aliyu, Abubakar Muhammad Miyim, Farouk Lawan Gambo, Abdullahi Aminu Sumaila2026-10-30
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Integrating Social Network Analysis and Topic Modeling in Social Media Research: A Systematic Literature Review of Open-Access Scopus Studies (2016-2026)

Questa revisione sistematica della letteratura di 194 studi open-access da Scopus dal 2016 al 2026 rivela che, sebbene l'integrazione dell'analisi delle reti sociali e del topic modeling nella ricerca sui social media sia in rapida crescita e prevalentemente focalizzata su salute e politica tramite Twitter, le applicazioni attuali rimangono ampiamente superficiali e parallele, spingendo l'autore a proporre una tassonomia, un modello di ricerca e un'agenda esaustivi per far avanzare la profondità metodologica e gli standard di validazione.

Dwi Jaya Saputra2026-10-30
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Mind the Gap: Explicit Cross-Benchmark Calibrations for Estimating Missing LLM Evaluation Scores

Il documento introduce "benchgap", una pipeline che stima i punteggi mancanti di valutazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni calibrando esplicitamente i benchmark all'interno di gruppi di capacità mediante l'adattamento di curve monotone e mappature multivariate, ottenendo tassi di errore significativamente inferiori rispetto ai baseline di completamento di matrici e quantificando le discrepanze di configurazione della valutazione note come "harness tax".

Patrik P. Süli, György Eigner, Roland Hollós2026-10-30
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Beyond Keywords: Intent-Aware Message Routing for Gmail and Slack Using Large Language Models

Questo articolo presenta la progettazione, l'implementazione e la valutazione preliminare di un sistema intelligente di instradamento dei messaggi per Gmail e Slack che sfrutta il modello LLaMA 3.1 tramite Groq per eseguire la classificazione dell'intento semantico, consentendo agli utenti di definire regole di instradamento in linguaggio naturale e superando significativamente i tradizionali filtri basati su parole chiave in uno studio di fattibilità.

Ijegwa Acheme, Emmanuella Amukwuo, Ayodeji Makinde, Shangbum Faveren, Chukwuka Obionwu2026-10-30