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Sentiment Analysis of Thought-Related Language in the Context of Cognitive Disorders Using Machine Learning, Transformer-based Architecture and Large Language Models

Questo studio presenta un framework per l'analisi della polarità del sentimento nei testi relativi al pensiero su social media utilizzando un dataset su larga scala, dimostrando che i modelli tradizionali di machine learning come la Logistic Regression e le architetture transformer leggere come DistilBERT classificano efficacemente i sentimenti positivi e negativi, evidenziando al contempo la necessità di una supervisione umana nelle applicazioni relative alla salute mentale.

Tasnim Niger, Md. Kamrul Hasan, Hasan Mahmud2026-10-27
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Waiting, judgment, and responsibility: lessons from divination for human oversight of irreversible decisions

Basandosi sull'antico testo di divinazione cinese *Yijing*, questo articolo propone un quadro per la supervisione umana delle decisioni irreversibili dell'IA che bilancia il valore della raccolta di ulteriori prove con i benefici psicologici del rassicuramento, dimostrando che fornire agli utenti dati rilevanti, guida interpretativa e meccanismi di compensazione separati può ottimizzare gli esiti decisionali mitigando al contempo l'ansia e la paura del rimprovero.

Junzhe Shi, Yuan Gan, shengyu Tao, Shumo Wang, Yuhan Hao2026-10-27
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PatchPilot: Diff-Gated Dependency Vulnerability Remediation with Deterministic Planning and Bounded Model-Assisted Source Repair

PatchPilot è un'estensione di Visual Studio Code che migliora la rimediazione delle vulnerabilità delle dipendenze separando rigorosamente la selezione deterministica delle versioni e l'adjudicazione della build dalla riparazione del codice assistita da LLM, limitata e soggetta a consenso, garantendo così la sicurezza attraverso invarianti verificabili e capacità di rollback.

Sivaprakash J2026-10-27
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HOMEOSTASIS: Closed-Loop Cryptographic Provenance and Homeostatic Control for Detecting and Mitigating Generative Model Collapse

Questo articolo introduce HOMEOSTASIS, un framework a ciclo chiuso che integra la provenienza crittografica con meccanismi di controllo omeostatico per rilevare e mitigare il collasso dei modelli generativi, dimostrando miglioramenti significativi nella preservazione della diversità distributiva attraverso il monitoraggio in tempo reale e il mixing adattivo dei dati.

Maruf Sharker Munna2026-10-27✓ Author reviewed ⓘ
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Governing AI Coding Agents: An Empirical Analysis of Repository Artifacts

Questo studio analizza empiricamente 555 artefatti di governance di repository GitHub per rivelare che, sebbene essi facilitino efficacemente il trasferimento di conoscenze e gli standard di codifica, mancano di robusti meccanismi di supervisione e non mostrano alcuna correlazione sistematica con la maturità organizzativa o il dominio, evidenziando criticità significative come istruzioni vaghe e frammentazione.

Muhammad Hamza, Wardah Naeem Awan, Xiaofeng Wang, Dominik Siemon2026-10-27
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Improving Reliability in Plant Disease Semantic Segmentation by Quantifying Benchmark Contamination and Duplicate Family Exposure

Questo articolo esamina il benchmark PlantSeg per rivelare che il 10,7% delle immagini soffre di contaminazione visiva tra le famiglie dei dati tra i diversi split, il che gonfia artificialmente le prestazioni del modello dell'11–15%, e dimostra che la costruzione di split disgiunti per gruppi può ripristinare efficacemente l'indipendenza della valutazione senza sacrificare la copertura delle classi di malattie.

Kotra Naik D¹, Ananda Babu, K C Suhas2026-10-27
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SAM-NeuroAdapt: an atlas-guided, training-free pipeline for skull-stripping in infant and adult MRI

Questo studio introduce SAM-NeuroAdapt, una pipeline di skull-stripping priva di addestramento che sfrutta la registrazione di un atlante corrispondente per età per guidare un modello Segment Anything congelato, dimostrando che la guida dell'atlante è il principale motore dell'accuratezza — in particolare per la RM neonatale — superando o eguagliando i metodi addestrati senza richiedere un addestramento specifico per il compito.

Charmarke Moussa Abdi, Ali Yahyaouy, Fatima-Ezzahraa Ben-Bouazza, Zakaria Said2026-10-27
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Beyond isolated characters: the first segmentation-free recogniser of handwritten Meitei Mayek words

Questo articolo introduce il primo riconoscimento di parole Meitei Mayek scritte a mano privo di segmentazione che sintetizza dati di addestramento da caratteri isolati per ottenere tassi di errore significativamente inferiori rispetto ai tradizionali approcci basati sui caratteri, identificando al contempo specifiche sfide linguistiche e posizionali nella scrittura.

Chingkheinganba Raj Kumar2026-10-27
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Integrating Vision Liquid Time-Constant and Wavelet for RGB-D Salient Object Detection

Questo articolo propone LWNet, un nuovo framework di rilevamento di oggetti salienti RGB-D che integra il modulo Vision Liquid Time-Constant per preservare l'integrità strutturale locale e un modulo Cross-Modal Wavelet Fusion per la complementarità delle caratteristiche consapevole della frequenza, superando così i limiti delle architetture esistenti di tipo CNN, Transformer e Mamba e raggiungendo al contempo prestazioni allo stato dell'arte su benchmark naturali e di telerilevamento.

First Bei Cheng, Second Danyang Yang, Third Zhihong Zeng, Fourth Xu Lu, Fifth Haijun Liu2026-10-27