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💻 computer science

AiDER: Auditing and Document Evaluation via Rule Compilation and Small Language Models - An Education Case Study

LoDER è un framework auditabile per la valutazione di documenti rispetto a requisiti in linguaggio naturale che compila le regole in codice eseguibile per vincolare l'estrazione delle evidenze tramite piccoli modelli linguistici, garantendo verdetti deterministici e ispezionabili e dimostrando che la riparazione delle regole guidata dalla validazione migliora significativamente l'accuratezza nei modelli da 2B–4B di parametri in contesti educativi.

Valerio Crocetti, Elia Pacioni, Aldo Franco Dragoni, Michael, Davide Calvaresi2026-08-04
💻 computer science

Transparency in Software Defect Prediction: A Dual Approach using Explainability and Tradeoff Analysis

Questo articolo propone un approccio duale per migliorare la trasparenza e le prestazioni nella previsione dei difetti del software su dataset sbilanciati, ottimizzando il compromesso tra i tassi di rilevamento e di falsi allarmi attraverso un nuovo obiettivo di regolazione della soglia e un perfezionamento dei dati basato su spiegazioni controfattuali.

Nitin Sai Bommi, Umamaheswara Sharma Bhutamapuram, Atul Negi2026-08-04
💻 computer science

External Validation and Interpretability Analysis of a Deep Learning Model for Forensic Age Estimation Across Brazilian and Romanian Populations

Questo studio dimostra che, sebbene i modelli di deep learning possano catturare i pattern di invecchiamento biologico per la stima dell'età forense, la loro affidabilità è significativamente compromessa dai cambiamenti di popolazione e di hardware, sottolineando la critica necessità di validazione esterna e di analisi dell'interpretabilità per rilevare scorciatoie non anatomiche prima dell'applicazione forense.

Laura Meloni, Liviu-Mihai Iacob, Sorana Eftimie, Raluca Roman2026-08-04
💻 computer science

SPARE - STARE: Securing Progressive Web Apps - Trusted Web Activity Against Unauthorized Replications

Questo articolo propone e valuta "SPARE-STARE", un framework di sicurezza basato su parametri di query che utilizza la crittografia e identificatori univoci per vincolare le Progressive Web App alle Trusted Web Activities, mitigando efficacemente le minacce di replicazione non autorizzata e superando al contempo i limiti di comunicazione e riducendo la complessità di sviluppo.

Sajib Talukder, Nur Imtiazul Haque, Hisham Kholidy2026-08-04
💻 computer science

Loss-Aware Attention-Based Dual Feature Selection for Handling Imbalanced IoT Intrusion Detection

Questo articolo propone il framework DFLA-IDS, che combina la selezione globale delle caratteristiche utilizzando MIC e mRMR con un transformer di attenzione consapevole della perdita per affrontare efficacemente la ridondanza delle caratteristiche e lo squilibrio delle classi, ottenendo prestazioni di rilevamento delle intrusioni superiori sul dataset UNSW-NB15 rispetto a Deep BiLSTM.

Majid Altuwairiqi Altuwairiqi2026-08-04
💻 computer science

IFF-HVT: Informative Feature Fusion in Hybrid Vision Transformers for Image Classification

Questo articolo introduce IFF-HVT, un'architettura ibrida che integra un backbone ResNet-50 con una modellazione del contesto basata su transformer e un modulo di fusione delle caratteristiche informative per bilanciare efficacemente la rappresentazione delle caratteristiche locali e globali, ottenendo miglioramenti significativi dell'accuratezza rispetto ai modelli baseline su dataset di classificazione di immagini di media scala.

Ahsan Umar2026-08-04
💻 computer science

Comparative Evaluation of Machine Learning and Deep Learning Models for Targeted Metaphor Detection

Questo articolo valuta vari modelli di machine learning e deep learning per il rilevamento mirato delle metafore su un dataset di sette parole target, riscontrando che un approccio ibrido LDA-Sentence-BERT-Random Forest supera altri metodi, incluso un ensemble di consenso, raggiungendo un'accuratezza dell'84% attraverso la combinazione efficace di embedding contestuali della frase e informazioni a livello di argomento.

Muhammad Hassam Aslam Khan, Ninad Deshpande2026-08-04
💻 computer science

Spatial Fairness in Taxi Demand Prediction: A Hybrid Approach Leveraging District Profiles

Questo articolo propone un framework ibrido per la previsione della domanda di taxi che integra la Fattorizzazione di Matrice Non Negativa con l'Ottimizzazione dello Squalo Bianco per l'imputazione dei dati, l'LSTM per la modellazione temporale e un meccanismo di regolarizzazione consapevole dell'equità basato sulla Prossimità di Difficoltà Relativa per minimizzare le disparità di previsione tra i distretti urbani mantenendo un'elevata accuratezza.

Ghazalak Eslami, Foad Ghaderi2026-08-04
💻 computer science

Eco Track: AI- and IoT-Powered E-Waste Segregation and Awareness for Sustainable Recycling

Questo articolo presenta "Eco Track", un prototipo a basso costo basato su AI e IoT che utilizza un modello YOLOv8-M e attuatori motorizzati per ottenere una segregazione automatizzata e consapevole della sicurezza di piccoli componenti di rifiuti elettronici, dimostrando un'elevata precisione e mAP in ambienti di laboratorio pur affrontando i vincoli pratici dell'implementazione edge.

R Rashmi, Konakalla Meenakshi, Medhini Katti, M.R. Madhura2026-08-04
💻 computer science

EELTRA-Net: An Intelligent Hybrid Framework for Energy-Efficient and Lifetime-Aware Routing in Vehicular Ad Hoc Networks

EELTRA-Net è un framework ibrido intelligente che integra Unità Convoluzionali Temporali, Unità Ricorrenti Gated e una Rete Feedforward guidata dall'Attenzione per ottimizzare l'efficienza energetica, l'affidabilità e la durata della rete nelle reti Vehicular Ad Hoc, ottenendo metriche di prestazione superiori come un Packet Delivery Ratio del 98,9% rispetto ai modelli baseline esistenti.

Krishna Komaram, Nagarjuna Karyemsetty2026-08-03