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💻 computer science

A distilled value head breaks search, but search remains an effective teacher, not a move selector: a case study in 19x19 Go

Questo studio dimostra che, sebbene la distillazione di una testa di valore da un'IA di Go forte possa dare origine a un valutatore calibrato ma non discriminativo che compromette le prestazioni della ricerca MCTS, il processo di ricerca stesso rimane un insegnante altamente efficace, poiché l'addestramento della policy per imitare i conteggi delle visite MCTS produce significativi guadagni di forza nonostante la ricerca fallisca nel selezionare mosse migliori durante l'inferenza.

Taiki Kojima2026-08-11
💻 computer science

A Study on Failover Verification and Recovery Objective Prediction for Cross-Region Cloud Services

Questo studio presenta un framework completo di validazione del failover che integra l'iniezione di guasti, il monitoraggio dello stato e la previsione probabilistica basata su DeepAR per valutare quantitativamente e migliorare gli obiettivi di ripristino dei servizi cloud cross-region, riducendo con successo il tempo mediano di failover da 31,4 a 12,7 minuti e migliorando significativamente la coerenza dei dati e minimizzando i guasti secondari.

Zhipeng Hong, Sifeng Liang, Tianyi Xu, Huangyin Chen2026-08-11
💻 computer science

Deep Learning for Lesion Classification in CT Imaging: A Systematic Literature Review

Questa revisione sistematica della letteratura di 57 studi (2020–2025) valuta gli approcci di deep learning per la classificazione delle lesioni TC, evidenziando le prestazioni superiori delle architetture ibride CNN-Transformer e del transfer learning, identificando al contempo lacune critiche nella diversità dei dataset, nella validazione esterna e nell'interpretabilità clinica che attualmente ostacolano l'adozione diffusa.

UMMEY HANY AINAN, NOR ANIZA ABDULLAH, K. A.S.H. KULATHILAKE, AZNUL QALID Md SA, JEANNIE WONG, KHIN WEE LAI, SUZAN J. OBA (…)2026-08-11
💻 computer science

VQD-CTS Prediction Model: An AI-Driven Framework for Predicting Cost-to-Serve Using Engineering Velocity, Quality, and Developer Experience

Il documento introduce il modello di previsione VQD-CTS, un framework di regressione ensemble guidato dall'IA che prevede efficacemente il Cost-to-Serve (R² = 0,885) sintetizzando le metriche ingegneristiche di Velocità, Qualità ed Esperienza dello Sviluppatore, consentendo così alle organizzazioni di prevedere i budget e ottimizzare gli investimenti basandosi su driver chiave come la complessità del codice e il tempo di ciclo.

Basavaraj Chunchure, mantesh patil2026-08-11
💻 computer science

AutoRE-NS: An Explainable Neuro-Symbolic Reinforcement Learning Approach for Automated Requirements Engineering

AutoRE-NS è un framework di apprendimento per rinforzo neuro-simbolico spiegabile che migliora significativamente la qualità dei requisiti industriali integrando l'analisi semantica, la validazione formale e l'ottimizzazione adattiva della policy per risolvere i conflitti, eliminare i duplicati e migliorare metriche come completezza e atomicità.

Basavaraj Chunchure, mantesh patil2026-08-11
💻 computer science

Using an On-Device VLM-Based Edge Computing System for Real-Time Disaster Detection

Questo studio dimostra che un sistema di edge computing on-device che utilizza un modello Vision-Language (Gemma3-4B) su un Raspberry Pi 5 supera un baseline CNN sottoposto a fine-tuning di oltre il 10% in termini di accuratezza per il rilevamento di disastri in tempo reale, consentendo al contempo la generazione di risposte in linguaggio naturale con un'efficienza energetica e un'indipendenza dalla rete migliorate.

Brennan Park2026-08-11
💻 computer science

Generative Models for Signature Synthesis and Face Translation: A Comparative Study of VAE, GAN, Conditional GAN, and CycleGAN

Questo articolo presenta uno studio comparativo tra Variational Autoencoders, Generative Adversarial Networks, Conditional GANs e CycleGANs attraverso i compiti di sintesi di firme, generazione di immagini di animali e traduzione volto-schizzo, evidenziando le rispettive metriche di prestazione, i punti di forza architettonici e le comuni sfide di addestramento.

Laiba Ameer2026-08-11
💻 computer science

Comparative Evaluation of Vision Transformer, Hybrid CNN–MLP, and Transfer-Learned ResNet-18 for CIFAR-10 Image Classification

Questo studio valuta i modelli Vision Transformer, l'ibrido CNN–MLP e il ResNet-18 con apprendimento per trasferimento su CIFAR-10, riscontrando che, sebbene il Vision Transformer apprenda rappresentazioni significative, il ResNet-18 con apprendimento per trasferimento raggiunga l'accuratezza più elevata (88,7%) grazie ai vantaggi dei bias induttivi convoluzionali e del pre-addestramento su larga scala in contesti di dati limitati.

Laiba Ameer2026-08-11
💻 computer science

Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries: A Controlled Benchmark of Physics-Informed Features and Mamba-Based Architectures on CALCE CS2

Questo articolo presenta un benchmark controllato sui dati CALCE CS2 dimostrando che un modello GRU standard supera le avanzate architetture basate su Mamba nella previsione della vita utile residua delle batterie agli ioni di litio, evidenziando l'importanza critica di caratteristiche informate dalla fisica come la normalizzazione della capacità, pur rilevando che gli attuali risultati riflettono una valutazione basata su oracle piuttosto che una prestazione pronta per l'implementazione.

Dikshant Dikshant, Praveen Kumar Agarwal2026-08-11