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Graph Neural Networks for Provenance-Based APT Detection under a Temporal Transfer Framework: A Review

Questa revisione esamina criticamente il rilevamento di APT basato su GNN nei grafi di provenienza di sistema, rivelando che, nonostante l'elevata accuratezza nei benchmark, la maggior parte degli studi non riesce ad affrontare le sfide del trasferimento temporale, spingendo gli autori a proporre una tassonomia a sei dimensioni, una checklist per la segnalazione e un framework per valutare i detector su dati futuri con soglie bloccate.

Noor Hazlina Abdul Mutalib, Aznul Qalid Md Sa, Ainuddin Wahid Abdul Wahab, Erma Rahayu Mohd Faizal Abdullah, Nouar AlDah (…)2026-10-27
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A Priori Domain Shift Index for Assessing Transferability in Federated Fault Diagnosis of Rotating Machinery

Questo articolo propone un Indice di Spostamento del Dominio (DSI) preservante la privacy basato sulla distanza di Wasserstein a fette per valutare la trasferibilità nella diagnosi dei guasti federata prima dell'addestramento, riscontrando che, sebbene offra uno strumento di screening stabile per la dissimilarità dei dati, non supera significativamente i semplici baseline nel predire quantitativamente la perdita di accuratezza.

Javad Afshari, Mahmoud Afshari, Hossein Afshari2026-10-27
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Pretraining on Adult ICU Data Accelerates Data Efficient AI Model Development in Critically Ill Children

Il preaddestramento di modelli IA su abbondanti dati di terapia intensiva per adulti accelera significativamente lo sviluppo di modelli efficienti dal punto di vista dei dati per bambini in condizioni critiche, offrendo prestazioni superiori rispetto all'addestramento da zero quando i dati pediatrici locali sono scarsi, sebbene richieda un fine-tuning locale piuttosto che un diretto impiego zero-shot.

Yuxuan Liu, Jake Ormond, Emma C. Alexander, Alexander Philip Yehuda Brown, Tuan Chen Aw, Angela Aramburo, Samiran Ray, P (…)2026-10-27
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Intelligent Healthcare: AI and Machine Learning in Diagnosis, Precision Medicine, and the Pursuit of Explainable, Trustworthy Clinical Systems

Questa revisione esamina il ruolo trasformativo dell'IA e del machine learning nelle applicazioni sanitarie come la diagnosi e la medicina di precisione, sottolineando al contempo che il raggiungimento di una fiducia nell'adozione clinica richieda il superamento di barriere significative — tra cui la privacy dei dati, l'opacità dei modelli e i pregiudizi — attraverso l'IA spiegabile, la validazione robusta e un'efficace collaborazione uomo-IA.

Ekta R. Kaneriya¹, Maulik K. Shah², Krishna H. Sapariya2026-10-27
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Modeling Multi-Way Vehicular Interactions for Proactive Collision Avoidance via Hypergraph Federated Learning in CR-VANET’s

Questo articolo propone TCAS-HGNN-FL, un nuovo sistema di evitamento delle collisioni del traffico per le CR-VANET abilitate al 5G che integra le Hypergraph Neural Networks e il Federated Learning per modellare efficacemente le complesse interazioni multi-veicolo, migliorando così significativamente l'evitamento delle collisioni, l'efficienza dello spettro e l'affidabilità della rete, mantenendo al contempo la robustezza contro gli attacchi avversari e preservando la privacy dei dati.

kotb elbarbary, Ahmed Fawzi, Ashraf Eltholth, Ahmed Yahya2026-10-27
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PALR-DNA: A Probability-Aware Latent Recovery Framework for Error-Resilient Image Storage in DNA

Questo articolo propone PALR-DNA, un framework di recupero latente consapevole della probabilità che utilizza un transformer da DNA a latente e distribuzioni di probabilità a livello di byte per migliorare significativamente la qualità della ricostruzione delle immagini da sequenze di DNA rumorose, sfruttando efficacemente l'incertezza nelle previsioni a bassa probabilità.

Siqiang Chen, Ruijing Zhao, Tianyu Wu, Ting Huang, Xiaozhi Huang, Qingjiang Sun2026-10-27
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Rehearsing Urban Futures: Generative Agents and Daily Life Narratives

Questo articolo presenta un sistema interattivo che combina la generazione narrativa e gli agenti generativi per trasformare le testimonianze dei residenti in futuri urbani simulati, dimostrando che la capacità di contestare e correggere i comportamenti "errati" degli agenti sposta efficacemente la partecipazione pubblica dalla valutazione di correzioni incrementali alla riproposizione attiva di cambiamenti urbani complessi e sistemici.

Leticia Izquierdo, Jason Nawyn, Patricia Maes, Kent Larson2026-10-27
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Design and Implementation of a Secure, Scalable and Observable Cloud-Native DevOps Architecture for Microservices Deployment on Microsoft Azure

Questo articolo presenta la progettazione e l'implementazione di un'architettura DevOps cloud-native, sicura, scalabile e osservabile su Microsoft Azure per un'applicazione a microservizi di prenotazione per saloni, dimostrando come l'integrazione di Infrastructure as Code, orchestrazione Kubernetes, pipeline CI/CD automatizzate e monitoraggio completo trasformi il deployment manuale in un flusso di lavoro riproducibile e resiliente.

Nader Amri, Helmi Jbili, Sofien Mhatli, Shiraz Ouertani, Adel Aldalbahi2026-10-27
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Parallel Ant-Inspired CF-Tree Clustering for Scalable Collaborative Learning Group Formation

Questo articolo propone e valuta un framework di clustering CF-tree parallelo ispirato alle formiche che riduce significativamente i tempi di calcolo mantenendo al contempo strutture di vicinato coese per consentire la formazione di gruppi scalabile e guidata dall'analisi dell'apprendimento per coorti di studenti ampie ed eterogenee.

Malak Chniter, Habib Kammoun, Ilhem Kallel, Slim Kanoun2026-10-27