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FGD-Det: Frequency-Guided Decoupled Alignment and Asymmetric Fusion for Multispectral Object Detection

FGD-Det è un efficiente framework di rilevamento di oggetti multispettrale asimmetrico che affronta le disparità di densità informativa e il disallineamento spaziale attraverso un backbone a doppio stream eterogeneo e una strategia di fusione per stadi caratterizzata da un Allineamento Disaccoppiato Guidato dalla Frequenza, raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte sui benchmark LLVIP e FLIR con un costo computazionale significativamente ridotto.

Shaowu Zhou, Zuoxuan Hu, Jian Zhang, Hao Deng, Ziyang Wang2026-08-10

💻 computer science

PR-CNN: A Multiscale Attention Relation Network for Accurate Bean Leaf Disease Image Recognition

Questo articolo propone PR-CNN, un framework di deep learning che integra reti neurali convoluzionali, attenzione a divisione piramidale e una rete di relazione per ottenere un riconoscimento altamente accurato e robusto delle malattie delle foglie di fagiolo, affrontando efficacemente sfide quali differenze visive sottili, sfondi complessi e disponibilità limitata di dati.

Hongyun Song, Laixiang Xu, Longguo Wu, Hao Zhao2026-08-10

💻 computer science

An novel efficient method of multi-class support vector machine with weighted multiple kernel learning

Questo articolo propone AIO-MSVM-WMK, un nuovo framework SVM multi-classe "all-in-one" che integra l'apprendimento di kernel multipli pesati con l'ottimizzazione dei campioni per ottenere una precisione di classificazione superiore e una riduzione significativa del tempo di calcolo su dataset ad alta dimensionalità.

Zijie Dong, Xingrui Gong, Fen Chen2026-08-10

💻 computer science

PredictStroke: A Two-Stage Modular System Combining Machine Learning Ensemble Risk Prediction and Multimodal Symptom Triage Support

PredictStroke è un sistema modulare a due stadi che integra un modello di machine learning ensemble per la previsione del rischio di ictus a lungo termine con classificatori in tempo reale basati su visione e linguaggio per il triage dei sintomi acuti, dimostrando alte prestazioni nella valutazione del rischio e convalidando al contempo la fattibilità di moduli di rilevamento acuto indipendenti nonostante i punteggi inferiori in tempo reale.

Nafisa Raisa, Ibrahim Nabid2026-08-10

💻 computer science

Training as Treatment: A Causal Framework for Machine-Learning Evaluation

Questo articolo introduce "Training as Treatment", un framework causale che modella le assegnazioni di ruoli e dati e le scelte di pipeline come interventi per analizzare rigorosamente le metriche di valutazione del machine learning, tenendo conto dell'interferenza indotta dal modello e consentendo diagnosi più robuste per equità, leakage e generalizzazione.

Vikas Ramachandra2026-08-10

💻 computer science

Automatic speech recognition system for court proceedings in Ethiopia

Questo studio propone e valuta un sistema di riconoscimento automatico del parlato per la lingua tigrigna indipendente dal parlatore basato su un framework di Modelli di Markov Nascosti per le procedure giudiziarie etiopi, raggiungendo un'accuratezza delle parole del 73,84% utilizzando un modello acustico dipendente dal contesto addestrato su un corpus personalizzato di 24 parlanti nativi.

Tedros Kebede Bidada, Dawit Teklu Weldeslasie2026-08-10

💻 computer science

Structure-Preserving Scientific Machine Learning for epidemic Forecasting : Neural ODEs vs. Universal Differential Equations for SIR Model

Questo articolo dimostra che le Equazioni Differenziali Universali, che integrano strutture SIR meccanicistiche note con reti neurali per la dinamica di trasmissione incerta, superano le Neural ODE completamente basate sui dati in termini di accuratezza di previsione, robustezza ed efficienza dei dati, in particolare in condizioni di dati limitati e alto rumore.

Taylan Demi̇r, Niaz Ali Shah2026-08-10

💻 computer science

Factors Influencing User Acceptance, Adoption, and Long-Term Engagement with Virtual Reality Across Application Domains: A Systematic Synthesis of Review Evidence

Questa sintesi sistematica delle evidenze di revisione dal 2015 al 2025 identifica i principali determinanti e barriere all'adozione della Realtà Virtuale in diversi domini, evidenziando la necessità di un quadro integrato che affronti le lacune metodologiche e combini fattori cognitivi, esperienziali, fisiologici e organizzativi per garantire un coinvolgimento dell'utente a lungo termine.

Amelia Kowalska2026-08-10

💻 computer science

Generative AI Feedback in Junior High School Artistic Creation Evaluation

Questo articolo presenta un modello di valutazione del feedback multimodale assistito dal computer per l'educazione artistica della scuola secondaria di primo grado che integra l'analisi visiva e testuale con il tracciamento delle prove e la revisione del docente per migliorare significativamente l'affidabilità della valutazione e ridurre i tassi di errore.

Ji Wu, Di Wu, Jing Zhang, Yiming Peng2026-08-10

💻 computer science

Data Lineage as Infrastructure: Operationalizing the Translation Methodology for Trusted Data Pipelines

Questo articolo presenta un framework che operazionalizza la linea di discendenza dei dati come infrastruttura per pipeline di dati finanziari affidabili, dimostrando attraverso l'implementazione che riduce significativamente i tempi di risposta agli audit e consente il tracciamento verificabile tramite macchina delle fonti e delle trasformazioni dei dati.

Jinyuan Li, Ruijie Ma, Yicheng Gu, Yulun Zhang2026-08-10

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