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Questo articolo introduce la Quantum General Public License (QGPL) v3.0, che impone l'integrità crittografica post-quantistica per le distribuzioni di scienza aperta, e ne dimostra la fattibilità pratica attraverso uno schema di firma ibrido che garantisce l'autenticità a lungo termine degli artefatti su hardware commerciale senza infrastrutture centralizzate.
Questo articolo propone un framework per l'Industria 4.0 che integra la previsione della vita utile residua basata sul deep learning con il metodo di decisione multicriterio TOPSIS per ottimizzare la pianificazione della manutenzione predittiva, dimostrando miglioramenti statisticamente significativi nell'efficienza delle risorse e nella prioritizzazione dei guasti attraverso dataset relativi a turbofan e guasti ai cuscinetti.
TongGuOCR è un nuovo framework OCR consapevole del layout e aumentato da token, progettato per trascrivere accuratamente documenti storici cinesi impiegando un modulo di pre-elaborazione per blocchi di riconoscimento coerenti e un modulo di riconoscimento aumentato da token che espande il vocabolario per i caratteri rari e modella le transizioni spaziali, superando così significativamente i modelli tradizionali e multimodali esistenti su benchmark impegnativi.
Questo studio dimostra che, sebbene Gemini 2.5 Flash possa raggiungere un livello di accordo umano nella valutazione dell'inglese parlato di studenti EFL attraverso il prompting a 10-shot quando i valutatori umani mostrano una coerenza moderata, le sue prestazioni peggiorano quando l'accordo umano è eccellente, evidenziando la necessità di una calibrazione attenta e di una supervisione umana nonostante la sua capacità di valutare oltre la mera accuratezza delle parole.
Questa survey sintetizza la ricerca sui sistemi di Generazione Aumentata da Recupero (RAG) a efficienza energetica per dispositivi edge con risorse limitate, esaminando la compressione dei modelli, le architetture leggere e le metriche di sostenibilità, introducendo al contempo il framework ALEMC per guidare la progettazione di un'intelligenza on-device sostenibile.
StableEval Arena è un framework di benchmark attento ai costi che valuta i sistemi agentici basati su LLM sulla previsione del rischio di peg di stablecoin misurando uno spettro congiunto di qualità delle previsioni, affidabilità operativa e costo computazionale, rivelando che sebbene gli agenti producano in modo affidabile output strutturati, essi faticano a prevedere accuratamente eventi rari di stress severo e depeg prolungato.
Questo articolo introduce HERMES, un framework unificato che raggiunge l'equilibrio tra privacy, indistinguibilità dell'importo della transazione e non correlabilità tra mittente e destinatario per le blockchain basate su modello ad account, sfruttando la crittografia coerente con gli impegni sotto l'assunzione Decisional Diffie-Hellman senza richiedere una configurazione fidata.
Questo articolo presenta un modello di trasformazione visiva modulare che integra la visione artificiale e il matching basato su regole per standardizzare l'elaborazione delle risorse del patrimonio culturale digitale, come gli affreschi di Dunhuang, in compiti e valutazioni curriculari artistici automatizzati, dimostrando miglioramenti significativi nei risultati di apprendimento degli studenti e un alto allineamento con le valutazioni dei docenti in un contesto di scuola secondaria di primo grado.
Questo studio dimostra che serializzazioni di JSON Schema equivalenti dal punto di vista della validazione possono indurre cambiamenti statisticamente significativi e praticamente rilevanti nelle distribuzioni dell'output dei modelli linguistici, rivelando che la sola equivalenza di validazione è un oracolo di regressione insufficiente per garantire la robustezza distributiva nei sistemi implementati.
Questo articolo propone BRB-GNN, un framework ibrido che combina le Graph Neural Networks per l'estrazione di caratteristiche spaziali e una Belief Rule Base per una classificazione interpretabile, per diagnosticare efficacemente molteplici guasti simultanei nelle reti di sensori wireless, con prestazioni dimostrate sia su dataset sintetici che su dati del mondo reale.