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💻 computer science

CardioTrust: Trustworthy Retrieval Augmented Clinical Decision Support for Personalized Cardiovascular Disease Prediction

CardioTrust è un nuovo framework di intelligenza artificiale affidabile che integra la stratificazione del rischio tramite machine learning, la Generazione Aumentata da Recupero Ibrida guidata dalla predizione e la spiegabilità SHAP per fornire previsioni sulle malattie cardiovascolari personalizzate, altamente accurate, trasparenti e clinicamente fondate, superando significativamente i modelli baseline tradizionali.

Veerababu Reddy, Vasavi Durga Potla, Baji Noorbasha, Karthik Reddy Vajrala, Sadwika Bollu2026-08-07
💻 computer science

High-Speed Image Encoding in Chaotic Neural Maps Using Circulant Topology and Fast Convolution

Questo articolo introduce l'algoritmo FC-CML, che sfrutta la topologia circolante e la convoluzione veloce per ridurre la complessità temporale e spaziale della codifica di immagini neurali caotiche da O(N³) e O(N²) a O(N log N) e O(N), rispettivamente, abilitando così un'elaborazione delle immagini stabile e ad alta velocità su dispositivi edge a basso costo come l'ESP32.

Venkata Rajasekhara Reddy Lakkasani2026-08-07
💻 computer science

Reinforcement Learning for Intelligent Vehicle-to-Grid Integration: Balancing Clean Energy Utilization and Battery Degradation Preservation

Questo articolo propone un framework di Reinforcement Learning basato su Proximal Policy Optimization che gestisce il flusso di potenza bidirezionale Vehicle-to-Grid utilizzando il dataset Indian Grid Master per bilanciare i benefici economici e ambientali con la longevità della batteria attraverso una funzione di ricompensa asimmetrica e vincoli rigorosi dello Stato di Carica.

Vansh Sharma2026-08-07
💻 computer science

BioGCN: Biologically Inspired Graph Convolutional Network to Predict Human Oral Bioavailability

Il documento introduce BioGCN, una rete convoluzionale su grafi di ispirazione biologica che integra i codici ATC come conoscenza di dominio per migliorare significativamente l'accuratezza nella previsione della biodisponibilità orale umana rispetto ai metodi tradizionali di apprendimento automatico e ai modelli esistenti.

Koyel Mandal, Aritra Banerjee, Anushree Bhattacharya, Sanghamitra Bandyopadhyay2026-08-07
💻 computer science

Research on an Insulator Defect Detection Method Integrating Multi-Scale Perception and Triple Attention

Questo articolo propone DTRW-YOLO11s, un algoritmo potenziato per il rilevamento dei difetti degli isolatori che integra un modulo di downsampling DSDown, la Triplet Attention e una percezione multi-scala basata su RFCAConv con la perdita WIoU per migliorare significativamente l'accuratezza del rilevamento e l'efficienza computazionale, riducendo al contempo i falsi positivi e i mancati rilevamenti in ambienti complessi di linee di trasmissione.

Yuqin Li, Chaohui Zhou2026-08-07
💻 computer science

RECO-Rank: A Compensatory Multi-Evidence Ranking Model for Cross-Domain Reviewer Recommendation

Questo articolo propone RECO-Rank, un modello di ranking compensativo a più evidenze che integra segnali semantici, tematici e di citazione per superare i limiti del filtraggio basato prioritariamente sulla semantica nella raccomandazione di revisori cross-domain, migliorando così l'identificazione di revisori idonei con terminologie divergenti pur mantenendo la precisione dei primi classificati.

Jiahao Chen, Jinying Xu, Zhijian Fang2026-08-07
💻 computer science

AI-Enhanced Sustainable Cement Manufacturing: Optimization, Efficiency, and Environmental Impact Reduction

Questo articolo propone un nuovo framework di IA integrato che combina reti neurali, algoritmi genetici, apprendimento per rinforzo e macchine a vettori di supporto per ottimizzare simultaneamente la progettazione della miscela di cemento, il controllo del forno e la valutazione del ciclo di vita, ottenendo riduzioni significative delle emissioni di CO₂, del consumo energetico e dell'uso di materie prime, affrontando al contempo le principali sfide di implementazione.

Rohit Sharma2026-08-07
💻 computer science

HCL-YOLOv8: Lightweight Transmission-Line Insulator Defect Detection via Hierarchical Consistency Learning and Task-Aligned Label Assignment

Questo articolo propone HCL-YOLOv8, un framework di rilevamento leggero che migliora l'identificazione dei difetti degli isolatori delle linee di trasmissione integrando l'apprendimento della coerenza gerarchica, l'assegnazione delle etichette allineata al compito e funzioni di perdita specializzate per affrontare le sfide nella localizzazione di piccoli difetti in sfondi complessi.

Lei Wang, Jiamao Han, Yaxing Wei, Bin Zhao, Jing Xu, Lei Han, Yu Zhang, Yingchao Zhen, E erdun, Lai Man, Jian Wei, Liguo (…)2026-08-07
💻 computer science

Biomechanics-Guided Standard Action Modeling and Lightweight ST-GCN for Interpretable Phase-Based Action Quality Assessment

Questo articolo propone un framework leggero e interpretabile che combina la modellazione del movimento standard guidata biomeccanicamente con una ST-GCN a quattro strati per fornire una valutazione della qualità e un feedback specifici per fase, ad alta accuratezza, per il salto in lungo da fermo in contesti di educazione fisica.

Le-Tian Sun, Zi-Hang Ding, Bi-Zhu Yang, Yu-Tong Zhang, Yi-Tian Sun, Meng-Kun Li2026-08-07