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💻 computer science

Ancient Painting Garment Inpainting via Garment Structure Guidance and Garment Region-Reweighted Flow Matching

Questo articolo propone un framework a due stadi che combina la guida Fashion LoRA e il Garment Region-Reweighted Flow Matching per affrontare il degrado strutturale e materico dei capi d'abbigliamento nei dipinti antichi, migliorando significativamente la qualità del restauro e fornendo candidati digitali verificabili e con vincoli strutturali per la preservazione del patrimonio culturale.

Jinjing Yu, Juan Chai, Xiyue Zhang, Rong Fu, Kaixuan Liu2026-08-13
💻 computer science

RAGtio: A Modular Framework for Systematic Evaluation of Hybrid Retrieval-Augmented Generation Pipelines

Questo articolo introduce RAGtio, un framework modulare e open-source basato su Haystack e Qdrant che consente una valutazione sistematica e riproducibile delle pipeline di recupero RAG ibride nel dominio biomedico attraverso modalità di valutazione duali e interfacce accessibili sia per utenti tecnici che non tecnici.

Annamaria Defilippo, Nicola Procopio, Pietro Hiram Guzzi, Pierangelo Veltri, Patrizia Vizza2026-08-13
💻 computer science

Explainable Multi-Agent AI Systems for Intelligent Software Engineering and Business Automation

Questo articolo introduce XCognitive SwarmNet, un framework multi-agente basato su sciame cognitivo che integra il ragionamento collaborativo, l'intelligenza decisionale spiegabile e la simulazione del digital twin per migliorare significativamente l'accuratezza, la qualità, l'efficienza e la trasparenza dell'ingegneria del software guidata dall'IA e dell'automazione aziendale per l'Industria 4.0.

Aashish Baldwa, Devang Upadhyay, Premal Bhatt, Pratham Bhatt, Nebojsa Bacanin, Milica Djuric Jovicic, Bosko Nikolic2026-08-13
💻 computer science

Delegation-Aware Runtime Contracts for Open LLM Multi-Agent Systems: Constraint Preservation, Capability Revocation, and State Recovery

Questo articolo introduce i Delegation-Aware Runtime Contracts (DARC), un framework formale che tratta il trasferimento di autorità nei sistemi multi-agente LLM come un processo verificabile da una macchina per imporre la preservazione dei vincoli, la revoca delle capacità e il ripristino dello stato attraverso una mediazione deterministica a runtime, affrontando così i rischi di sicurezza derivanti dal trattare la delega come mero linguaggio naturale.

Vinay Bamil2026-08-13
💻 computer science

Topology-Aware Structural Parsing of Hand-Drawn Diagrams via Learning-Aligned Decoding

Questo articolo presenta un framework a due passaggi per l'analisi di diagrammi disegnati a mano che combina una rete multi-head graph-evidence con un assemblatore deterministico per colmare efficacemente il divario tra l'evidenza visiva a livello di pixel e il recupero strutturale del grafo accurato, ottenendo prestazioni elevate nel rilevamento dei nodi, nella tracciatura dei connettori e nella ricostruzione dei collegamenti diretti.

Hrishikesh Vichore, Mansi Radke, Praveen Kumar2026-08-13
💻 computer science

Automating data splitting and hyper-parameters tuning in an Echo State Network-based model for Dynamic Aperture prediction

Questo articolo investiga l'impatto di diverse strategie di partizionamento dei dati sulle prestazioni delle Echo State Network per la previsione dell'Apertura Dinamica negli anelli di accumulo di adroni, esplorando specificamente l'automazione del confine di suddivisione tra addestramento e test tramite la derivata delle leggi di scala analitiche derivate dal teorema di Nekhoroshev.

Quentin Bruant, Barbara Dalena, Massimo Giovannozzi, Maxime Casanova2026-08-13
💻 computer science

Reliability-Weighted Spectral Allocation with Full Spectral Cores for Parameter-Efficient Visual Fine-Tuning

Questo articolo propone un metodo di allocazione spettrale pesato sulla affidabilità che determina automaticamente il numero di parametri e le posizioni specifici per ogni task utilizzando evidenze basate sul gradiente, consentendo un fine-tuning visivo efficiente nei parametri con core spettrali completi che superano il linear probing senza richiedere budget di rango specificati dall'utente.

Ba Ty Dang, Kim Huong Tran, Thi Uyen Nguyen2026-08-13
💻 computer science

Eco-Conscious Master Production Scheduling Under Dual Uncertainty: A Hybrid Approach Using Machine Learning and Stochastic Optimization

Questo articolo propone un framework ibrido "predict-and-optimize" che integra modelli di machine learning LSTM e LightGBM con l'ottimizzazione stocastica a due stadi per consentire una pianificazione della produzione eco-consapevole e conveniente che si adatti dinamicamente alla volatilità dei prezzi dell'energia e all'incertezza della domanda, riducendo così i costi operativi e le emissioni di Scope 2 pur sfruttando i prezzi negativi dell'elettricità.

Wiam ALAMI CHENTOUFI, Amine ZITOUNI, Abdellah El BARKANY2026-08-13
💻 computer science

SFTeAST: Integrating Structure, Frequency and Temporal Signals for Temporal Knowledge Graph Completion

Il documento propone SFTeAST, un nuovo modello di Temporal Knowledge Graph Completion che integra la somiglianza strutturale, la codifica temporale a spirale complessa e il filtraggio della frequenza storica per inferire efficientemente i fatti mancanti, migliorando al contempo la generalizzazione e riducendo l'interferenza del rumore in scenari sparsi.

Baohua Qiang, Qingfan Deng, Hong Zheng, Shihao Zhang, Ruidong Chen, Haoran Chen, Shaoni Mao2026-08-13
💻 computer science

An open AI system for dermatology tasks

Il documento presenta UniDerm, un modello fondazionale dermatologico open-source addestrato interamente su dati pubblici mediante un nuovo approccio di apprendimento contrastivo di denoising della supervisione che raggiunge un'accuratezza diagnostica di livello specialistico attraverso diverse tonalità di pelle e benchmark globali, offrendo un'alternativa riproducibile ed equa ai sistemi proprietari.

Hong-Yu Zhou, Linwei Chen, Lijun Liu, Ying Fu, Meng Tian, Zhishou Zhang, Hengfu Cui, Qiang Ju, Qianxi Li, Jungong Han, Y (…)2026-08-13