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Il paper introduce un algoritmo quasi instance-ottimale per il campionamento di Poisson su join aciclici, basato su un indice ad accesso casuale che evita la materializzazione del risultato e che, nelle sperimentazioni, supera le prestazioni degli approcci tradizionali sia per il campionamento che per l'elaborazione classica dei join.
Il paper introduce "World Mouse", un cursore cross-realtà che combina interazione superficiale basata su normali e navigazione tramite interpolazione per permettere un'interazione precisa e fluida tra oggetti fisici e virtuali negli ambienti di Realtà Estesa (XR).
Questo lavoro introduce il dataset CFD e la metrica CFM per valutare oggettivamente la fedeltà cromatica nelle immagini generate, proponendo inoltre un metodo di raffinamento senza addestramento (CFR) per correggere la tendenza dei modelli a produrre immagini eccessivamente vivide e poco realistiche.
Il paper presenta TreeON, un nuovo framework neurale che ricostruisce nuvole di punti 3D dettagliate degli alberi partendo da una singola ortofoto e un modello di superficie digitale, utilizzando una strategia di supervisione basata su perdite geometriche, di ombra e di silhouette e addestrata su dati sintetici per garantire una forte generalizzazione su scenari reali senza necessità di dati di scansione laser a terra.
Questo studio presenta un'analisi sperimentale su più livelli dell'impatto degli algoritmi crittografici post-quantum (ibridi e puri) rispetto a quelli tradizionali sulle prestazioni delle transazioni HTTP su TLS 1.3, valutando le prestazioni dalla fase di handshake TCP fino al livello applicativo HTTP.
Il paper propone un livello di segnalazione collaborativa consapevole del compito che trasforma le valutazioni offline in segnali online interpretabili, permettendo agli agenti LLM di gestire l'asimmetria informativa e trasformare la delega da un processo opaco a una decisione negoziabile, verificabile e condivisa tra umani e agenti.
Questo studio presenta un metodo di diagnostica per O-RAN basato su misurazioni reali che, analizzando congiuntamente la coda della latenza applicativa e gli indicatori dello strato radio, rivela differenze dipendenti dal dispositivo e dinamiche di degradazione non rilevabili con metriche medie, proponendo al contempo indicatori leggeri per il monitoraggio pratico.
Il paper presenta LLMGreenRec, un innovativo sistema di raccomandazione basato su agenti multipli e modelli linguistici su larga scala che promuove il consumo sostenibile nell'e-commerce ottimizzando le raccomandazioni di prodotti ecologici e riducendo al contempo l'impronta di carbonio digitale.
Questo lavoro risolve una questione aperta dimostrando la prima separazione esplicita tra privacy differenziale in modalità cieca e adattiva nel contesto dell'osservazione continua, presentando un algoritmo accurato per un numero esponenziale di passi temporali nel primo caso e provando che ogni algoritmo adattivo fallisce dopo un numero costante di passi.
Il paper introduce le "Reading Activity Traces" (RATs), un approccio che riconosce la lettura come attività creativa in sé e per il futuro, rendendo visibili i processi interpretativi umani spesso oscurati dall'automazione algoritmica attraverso un'istanza speculativa su Wikipedia chiamata WikiRAT.
Il paper presenta DynVLA, un modello VLA per la guida autonoma che introduce il "Dynamics CoT", un nuovo paradigma di ragionamento che prevede la dinamica del mondo tramite token compatti e decouplati per migliorare la qualità decisionale rispetto ai metodi basati su testo o immagini.
Il paper propone Agentar-Fin-OCR, un sistema di parsing documentale specializzato per i documenti finanziari che trasforma PDF di lunghezza estrema in output strutturati e tracciabili, integrando algoritmi per la continuità tra pagine e l'apprendimento curricolare adattivo, e introduce il benchmark FinDocBench per valutare le prestazioni in questo dominio verticale.
Questo articolo offre una discussione completa sul concetto e sull'architettura del network slicing nel 5G, focalizzandosi in particolare sulla modellazione dei profitti attraverso l'implementazione di slice proprie e il leasing di risorse per slice esternalizzate, oltre ad affrontare le sfide e le direzioni di ricerca aperte.
Questo studio, combinando un campione rappresentativo di adulti statunitensi con i dati di "Have I Been Pwned", stima che almeno l'82,84% degli americani abbia subito una violazione dei propri account online, con una media di almeno tre compromissioni per persona, incidendo maggiormente su donne, bianchi, persone di mezza età e con un livello di istruzione più elevato.
Questo articolo presenta un framework di monitoraggio online scalabile ed efficiente per la Logica Temporale Metrica (MTL), basato sulla costruzione unificata di reti sequenziali tramite una tecnica di "future temporal marking" che utilizza rappresentazioni simboliche basate su intervalli per gestire comportamenti temporali sia discreti che densi.
Questo articolo stabilisce che il controllo modulare dei sistemi multi-agente pushdown è completo per 2EXPTIME rispetto alle specifiche ATL e 4EXPTIME rispetto alle specifiche ATL*, quest'ultima rappresentando un raro esempio di problema decisionale elementare con complessità superiore al tempo triplamente esponenziale.
Questo articolo dimostra che i contatori probabilistici, come quelli di Morris e MaxGeo, possono garantire la privacy dei dati nell'aggregazione distribuita sfruttando la loro intrinseca randomizzazione senza necessità di aggiunte esterne, fornendo al contempo un'analisi formale rigorosa dei parametri di privacy differenziale.
Questo articolo generalizza l'operazione di switching per i grafi , risolvendo problemi aperti precedenti, dimostrando l'esistenza e le proprietà del prodotto categorico in questo contesto e determinando il numero cromatico generalizzato per le foreste mediante strumenti della teoria dei gruppi.
Questo studio presenta un framework basato su un modello di regressione di Poisson per stimare la domanda eccedente nei sistemi di trasporto pubblico, superando il problema dei dati censurati che sottostimano la domanda reale, e applica tale metodo ai dati dell'autorità dei trasporti di Pittsburgh.
Questo studio analizza i dati delle partite NBA dal 2015 per dimostrare l'esistenza di un pregiudizio a favore delle squadre di casa (ridotto durante la pandemia) e di vantaggi statistici per alcuni giocatori specifici, mentre non trova alcuna evidenza di bias razziali o di pregiudizi negativi verso singoli giocatori o squadre.