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💻 computer science

Evaluating Hyperparameter Sensitivity in Temporal Convolutional Networks for Short-Term Electric Load Forecasting Using Grid Search

Questo studio utilizza una ricerca sistematica su griglia sui dati di carico semiorario del Queensland per dimostrare che l'ottimizzazione di cinque iperparametri chiave nelle Reti Convoluzionali Temporali — specificamente identificando una configurazione con una dimensione dell'input di 336 step e un tasso di apprendimento di 0,0005 — può ridurre l'errore di previsione di oltre il 55% rispetto a un modello di riferimento, evidenziando che la sintonizzazione coordinata dei parametri è più critica rispetto al semplice aumento della capacità del modello per la previsione del carico elettrico a breve termine.

Tuan Anh Nguyen, Thanh Ngoc Tran2026-08-11
💻 computer science

FeatExtractNet: Point Cloud-Enhanced Architecture for Thermal and Acoustic FieldPrediction

Questo articolo propone FeatExtractNet, un'architettura neurale potenziata da nuvole di punti che impiega progettazioni specifiche per dominio — combinando l'estrazione di caratteristiche multi-livello con la fusione a gate cross-layer per campi termici irregolari e MLP residui con caratteristiche di Fourier per griglie acustiche regolari — per migliorare significativamente l'accuratezza della soluzione e ridurre gli errori relativi L2 nella previsione di complessi campi termici e acustici governati da equazioni differenziali alle derivate parziali non lineari.

Xun Yuan, Gulin Wang, Junxiang Yang, Hongfei Guo, Jianqing Li2026-08-11
💻 computer science

MERT-SpecAMGCNet: Attention-Modulated Gated Convolutional Network for Robust Music Genre Classification with Cross-Dataset Generalization

Questo articolo propone MERT-SpecAMGCNet, un'architettura a due rami che combina efficacemente rappresentazioni di forme d'onda MERT pre-addestrate con un ramo spettrale log-Mel sensibile alla frequenza, utilizzando convoluzioni a porta e meccanismi di attenzione per ottenere una classificazione dei generi musicali robusta e una forte generalizzazione tra i dataset.

Agrima Malviya, Rashi Agarwal2026-08-11
💻 computer science

Topology-Constrained Attention Networks: A Topology-Derived Robustness Margin for High-Frequency Cyber-Physical Systems

Questo articolo propone le Topology-Constrained Attention Networks (TCAN), un'architettura che integra kernel topologici differenziabili nei meccanismi di self-attention per derivare un margine di robustezza teorico contro gli attacchi avversari nei sistemi cyber-fisici ad alta frequenza, delineando un quadro matematico e un protocollo sperimentale per una futura validazione senza presentare ancora risultati empirici.

Anmol Devansh2026-08-11
💻 computer science

Graph and Low-Rank Based Cluster-Prototype Matching for Transductive Zero-Shot Learning

Questo articolo propone il modello Graph and Low-Rank based Cluster-Prototype Matching (GLCPM), un approccio di apprendimento transduttivo zero-shot che utilizza un framework teacher-student per apprendere una mappatura a basso rango che preservi sia la struttura intrinseca locale che le sotto-varietà dei campioni incorporati, migliorando così il riconoscimento delle classi non viste attraverso un classificatore ensemble che combina le somiglianze tra prototipo del cluster e prototipo del campione.

Manliang Cao, Xukang Han, Xin Chen, Sha Li2026-08-11
💻 computer science

A Privacy-Preserving Federated Intrusion Detection Framework with Reputation-Aware Client Selection and Integrity Verification

Questo articolo propone un framework di rilevamento delle intrusioni federato e preservante la privacy per le reti Industrial Internet of Things che utilizza DP-SGD a livello di client, l'hashing per l'integrità e un meccanismo di selezione dei client basato su una reputazione leggera per raggiungere un'accuratezza superiore al 98% in ambienti non-IID senza condividere dati grezzi.

Mahdiyeh Velaei, Mehdi Aminian, Seyyed Amir Asghari, Mohammad Faraji-Mehmandar2026-08-11
💻 computer science

Diffusion Language Models for Mobile Edge Agentic AI: Foundations, Applications, and Challenges

Questa survey esplora il potenziale dei Modelli di Linguaggio di Diffusione come alternativa non autoregressiva per l'IA agente mobile edge, analizzando le loro fondamenta, le applicazioni efficienti dal punto di vista delle risorse e le sfide a livello di sistema per consentire compromessi flessibili tra qualità e latenza e prestazioni robuste sotto i vincoli dell'edge.

Chenqi Li, Minghui Min, Dusit Niyato, Wei Ni2026-08-11
💻 computer science

QiboAgent: a practitioner's guideline to open source assistants for Quantum Computing code development

Questo articolo introduce QiboAgent, un framework open-source che combina la Generazione Aumentata dal Recupero (Retrieval-Augmented Generation) e flussi di lavoro agentici autonomi per consentire ai modelli linguistici di grandi dimensioni leggeri di superare i baseline proprietari nella generazione di codice per il calcolo quantistico ad alta precisione, riducendo le allucinazioni e automatizzando compiti complessi di ingegneria del software per il middleware Qibo.

Lorenzo Esposito, Andrea Papaluca, Stefano Carrazza2026-08-11
💻 computer science

SAGE: A Self-Adaptive Agentic Framework for Execution-Guided Code Generation and Self-Repair

Questo articolo introduce SAGE, un framework multi-agente auto-adattivo che migliora significativamente l'affidabilità della generazione di progetti multi-file eseguibili impiegando un ciclo di controllo MAPE-K a circuito chiuso per eseguire iterativamente il codice, analizzare gli errori di runtime e eseguire l'auto-riparazione, ottenendo così un aumento statisticamente significativo dei tassi di successo rispetto alla generazione a singolo passaggio.

Harshil Lodhiya2026-08-11