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💻 computer science

SPS-LIME: Role-Aware Segment Perturbation for Explaining Long Legal Documents

Questo articolo introduce SPS-LIME, un framework di spiegazione agnostico rispetto al modello che migliora l'interpretabilità dei classificatori di testi legali perturbando segmenti di lunghezza variabile e retoricamente coerenti anziché singoli token o frasi, ottenendo così una coerenza e una completezza superiori e rivelando potenziali discrepanze tra la sensibilità del classificatore e il ragionamento legale esplicito.

Meng-Luen Wu, Bo-Xun Huang2026-08-14
💻 computer science

Spatial Non-Stationarity and Wealth Accumulation: Multiscale Regression of Locational Endowments in a Heterogeneous Metropolitan County

Questo studio introduce un framework ibrido di GeoAI e Multi-Criteria Decision Analysis che utilizza l'apprendimento automatico non supervisionato per identificare siti per data center legalmente ed ambientalmente sostenibili all'interno del bacino del fiume Guadalupe, risolvendo efficacemente i conflitti tra acqua ed energia sostituendo la ponderazione soggettiva degli esperti con criteri derivati empiricamente per guidare le infrastrutture lontano dalla zona di ricarica sensibile dell'acquifero di Edwards.

Onyedikachi Joshua Okeke, Samuel Abakah, Oluwatosin Olofinsao, Sharma Suraj, Denis Baidoo, Emmanuel Ekubuafor, Olumide O (…)2026-08-14
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Token-Adaptive LoRA: Enhancing Segment Anything for Remote Sensing Imagery through Parameter-Efficient Fine- Tuning

Questo articolo propone Token-Adaptive LoRA, un metodo di fine-tuning efficiente in termini di parametri che instrada dinamicamente i token di immagine verso esperti LoRA con rango differenziato tramite un router Noisy Top-1, migliorando significativamente le prestazioni del Segment Anything Model nei compiti di rilevamento e segmentazione di telerilevamento con un overhead computazionale minimo.

Xin Chen, Jun Yan, Zhiyu Yan, Jianwen Deng, Jiaqi Wu, Yonghong Gong, Xiaohua Jiang2026-08-14
💻 computer science

Whose Art Counts? Model- and Prompt-Dependent Associations in Vision-Language Judgments of Museum Art

Questo articolo introduce un protocollo di audit condizionato dall'archivio per valutare come i modelli visione-linguaggio e le strutture dei prompt interagiscano con i metadati museali nel valutare il valore artistico, dimostrando attraverso un caso di studio del Metropolitan Museum of Art che i prompt di "influenza" producono le differenze basate sulle categorie più coerenti, evidenziando al contempo i limiti della generalizzazione tra modelli e tra prompt.

Manpreet Singh, Nandakishor Reddy Pulagam, Rhythm Bhatia, Rahul Joshi2026-08-14
💻 computer science

Improving Credit Card Fraud Detection Using Ensemble Machine Learning Techniques

Questo articolo propone un framework robusto per il rilevamento delle frodi con carta di credito che combina le Generative Adversarial Networks (GAN) per affrontare il grave squilibrio delle classi con tecniche di apprendimento automatico ensemble, dimostrando che il modello XGBoost risultante raggiunge prestazioni superiori in termini di recall, precisione e fattibilità in tempo reale su un dataset di 76.900 transazioni.

Adel EL QASSOUARI, Ayoub CHAREF, Zahi JARIR2026-08-14
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A Query-Centric Diagnostic Attention BLSTM Network for Short-Window ECG-Based Atrial Fibrillation Detection

Questo studio propone una rete Query-Centric Diagnostic Attention BLSTM (QDA-BLSTM) che sfrutta query diagnostiche apprendibili per catturare informazioni temporali complementari, dimostrando un miglioramento significativo in termini di accuratezza e specificità rispetto ai modelli tradizionali CNN-BLSTM per la rilevazione della fibrillazione atriale in segnali ECG a finestra breve.

Yang Li, Jianguo Chen, Manhong Shi2026-08-14
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ECA LDNet A Dual Attention Network with Atmospheric Scattering Guidance for Single Image Dehazing

Il documento introduce ECA-LDNet, una U-Net compatta da 1,48 milioni di parametri che integra l'Efficient Channel Attention priva di riduzione, l'attenzione ai pixel e un ramo di guida della diffusione atmosferica per ottenere una de-hazing da singola immagine ad alta fedeltà con compromessi sulle prestazioni esplicitamente caratterizzati.

Manpreet Singh, Rohith Reddy Bellibatlu, Sai Deekshith Lekkala, Rahul Joshi2026-08-14
💻 computer science

Lightweight Faster R-CNN with Standalone BiFPN for Accurate Detection and Counting of Tuberculosis Bacilli in Ziehl-Neelsen Smear Microscopy

Questo studio presenta un framework Faster R-CNN leggero, potenziato da un BiFPN autonomo, che raggiunge un'elevata accuratezza nel rilevamento e nel conteggio dei bacilli tubercolari nella microscopia di strisci Ziehl-Neelsen, offrendo una soluzione di IA computazionalmente efficiente per accelerare la diagnosi e ridurre la variabilità nel controllo della tubercolosi.

Mahasti Namira, Ridwan Wicaksono, Titik Nuryastuti2026-08-14
💻 computer science

Temporal speckle enables probabilistic weights for uncertainty-aware photonic AI

Questo articolo introduce un processore fotonico ultrafast che sfrutta lo speckle temporale della luce a banda larga per codificare nativamente pesi probabilistici, superando così i colli di bottiglia computazionali delle reti neurali bayesiane digitali e abilitando un'IA ad alta velocità e consapevole dell'incertezza, capace di classificazione simultanea e rilevamento fuori distribuzione.

Wolfram Pernice, Frank Brückerhoff-Plückelmann, Hendrik Borras, Shivaprasad Umesh Hulyal, Lennart Meyer, Xinru Ji, Jianq (…)2026-08-14
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Hamiltonian Full Node Coverage Graph Attention Network with Fuzzy C-Means Superpixel Graph Learning for Banana Leaf Disease Classification

Questo articolo propone un nuovo framework che combina le Hamiltonian Full Node Coverage Graph Attention Networks con l'apprendimento di grafi superpixel Fuzzy C-Means per ottenere una classificazione altamente accurata e affidabile delle malattie delle foglie di banana, modellando efficacemente sia le dipendenze spaziali locali che quelle globali.

S Pavithra, P. S. Eliahim Jeevaraj2026-08-14