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💻 computer science

A Hybrid Intelligent Navigation Framework Using a Heuristic-Guided Dynamic Window Approach and Optimized Rapidly Exploring Random Tree Star for Autonomous Mobile Robots in Complex Dynamic Environments

Questo articolo propone un framework di navigazione intelligente ibrido che integra un pianificatore globale AP-RRT potenziato e guidato dal potenziale con controllori locali basati sul Dynamic Window Approach a pesatura adattiva per ottenere una navigazione autonoma robusta, efficiente e fluida in ambienti dinamici complessi.

ManikkaChandru R, Anish Visakan B, Sivasankar Ganesan, Behnaz Sohani2026-08-06
💻 computer science

A Reliable Framework for The Safe and Interpretable Detection of Mental Health Risks from Social Media Texts

Questo articolo introduce SAFER-MIND, un framework innovativo che migliora la sicurezza e l'interpretabilità del rilevamento del rischio per la salute mentale nei social media combinando l'integrazione testuale multidimensionale, la modellazione probabilistica calibrata e la predizione conforme per distinguere tra decisioni ad alta confidenza e casi che richiedono una revisione umana, ottenendo così un'elevata accuratezza e minimizzando al contempo gli errori rischiosi.

ahmed Raheem, Farshad Kiyoumarsi2026-08-05
💻 computer science

Retrieval-Augmented Generation for Reducing Hallucinations in Drug-Related Question Answering Systems

Questo articolo presenta una pipeline di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) che riduce significativamente le allucinazioni e migliora l'accuratezza fattuale nel rispondere a domande relative ai farmaci, basando le risposte dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) su una base di conoscenza farmaceutica curata, mitigando così i rischi critici per la sicurezza del paziente.

Pratik Kumar, Rajat Verma2026-08-05
💻 computer science

Clinical Metadata and Semantic Explanation-Guided Multimodal Deep Learning for Skin Lesion Recognition

Questo articolo propone un framework di deep learning multimodale guidato da metadati clinici e spiegazioni semantiche che integra immagini dermoscopiche con attributi clinici e diagnostici per migliorare significativamente l'accuratezza e l'interpretabilità del riconoscimento delle lesioni cutanee rispetto ai metodi basati esclusivamente sulle immagini.

Hangyu Chen, Jian Sun, Jinbang Zhang2026-08-05
💻 computer science

Human Behavior Recognition Based on Graph Neural Network and Cross-modal Collaborative Attention Mechanism

Questo articolo propone Gnet_CAM, un nuovo modello di riconoscimento del comportamento umano che integra dati visivi, scheletrici e audio tramite reti neurali a grafo e un meccanismo di attenzione collaborativa cross-modale gerarchica per ottenere prestazioni robuste in scenari complessi come l'occlusione e l'illuminazione variabile, come dimostrato dalla sua accuratezza superiore sul dataset NTU RGB+D120 e su un dataset di ambiente sfidante autogenerato.

Caixian Ye, Lijun Xu, Hao Qi2026-08-05
💻 computer science

Evolutionary Kernel-based T-Spherical Fuzzy C-Means Clustering, application to EMG signal

Questo articolo propone l'algoritmo Evolutionary Kernel-based T-Spherical Fuzzy C-Means (EKTSFCM), che integra gli insiemi fuzzy sferici-T e una metrica di distanza a doppio kernel ottimizzata tramite tecniche evolutive per ottenere una precisione di clustering e una robustezza al rumore superiori in dataset complessi come i segnali EMG.

Seyyed Hassan Ziafati Bagherzadeh, Seyed Ehsan Razavi, Gelareh Veisi2026-08-05
💻 computer science

AI-Generated RTL Code: A Functional Evaluation of Natural-Language and HLS Prompting

Questo studio valuta la capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) commerciali di generare RTL Verilog funzionale da specifiche di alto livello, riscontrando che l'uso di prompt HLS-C migliora significativamente la correttezza rispetto al linguaggio naturale, rivelando al contempo persistenti sfide relative agli errori di simulazione e una limitata generalizzazione attraverso diverse ampiezze di bit.

Giordano Santorum Lorenzetto, Vanderlei Bonato, Oliver Sinnen2026-08-05
💻 computer science

Automated reproducibility assessments in the social and behavioral sciences using large language models

Questo studio dimostra che i grandi modelli linguistici possono fungere da strumento di screening scalabile per valutazioni automatizzate della riproducibilità nelle scienze sociali e comportamentali, raggiungendo conclusioni qualitative paragonabili a quelle dei rianalisti umani pur supportando, anziché sostituire, il giudizio esperto negli audit sistematici.

Stefan Feuerriegel, Tobias Holtdirk, Pietro Marcolongo, Anna Steinberg Schulten, Felix Henninger, Stefan Rose, Sarah Bal (…)2026-08-05