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💻 computer science

Training-Time Regularization for Inference-Time Monitoring-A Unified Framework for Self-Supervised World Models

Questo articolo identifica e affronta il "dilemma tra regolarizzazione e monitoraggio", un conflitto fondamentale in cui la gaussianizzazione marginale richiesta per la stabilità dell'addestramento di modelli del mondo auto-supervisionati (come i JEPA) sopprime involontariamente le strutture geometriche discriminative necessarie per un affidabile rilevamento delle anomalie durante l'inferenza.

Yu-Xiang Wu, Yuyan Wu2026-08-03
💻 computer science

Melanoma Detection Using Deep Convolutional Neural Networks: Architectures, Datasets, and Performance

Questo articolo presenta una revisione sistematica delle architetture di reti neurali convoluzionali profonde, dei dataset e delle strategie di pre-elaborazione per il rilevamento automatizzato del melanoma, evidenziando la loro elevata accuratezza, le sfide attuali come lo squilibrio delle classi e l'interpretabilità, e le direzioni future come l'apprendimento federato e i modelli ibridi.

Kazi Abdul Mannan, Mashrafi Ahmed2026-08-03
💻 computer science

When Does Causal Pretraining Beat Direct Small-Data Causal Learning? Towards a causal foundation model

Questo articolo presenta SciCFM, un framework di modello fondazionale causale che dimostra come il preaddestramento cross-task ricco di interventi migliori significativamente la stima dell'effetto del trattamento in regimi causali complessi con dati estremamente scarsi, sebbene rimanga meno efficace rispetto agli stimatori diretti regolarizzati in contesti a bassa dimensionalità.

Vikas Ramachandra2026-08-03
💻 computer science

From Large Language Models to Multimodal Intelligence: Bridging AI and Cognitive Science

Questo articolo di revisione sostiene che, sebbene i Large Language Models dimostrino impressionanti capacità cognitive, il futuro avanzamento dell'IA richieda di colmare il divario verso l'intelligenza multimodale attraverso esperienze incarnate, modulazione gerarchica e rinforzo autonomo per superare i limiti intrinseci dei sistemi basati esclusivamente sul linguaggio.

Yanru Jiang, Rick Dale2026-08-03
💻 computer science

Front Propagation–Based Clustering: A Density-Driven Graph Framework

Questo articolo propone un framework di clustering basato sulla propagazione del fronte che unifica algoritmi adattivi e basati sui tempi di arrivo per formare cluster attraverso dinamiche di propagazione competitiva su un grafo di vicinato, gestendo efficacemente strutture non convesse, densità variabili e rumore senza fare affidamento su ottimizzazione globale o soglie sensibili.

Abdesslem Layeb2026-08-03
💻 computer science

Self-Evolving Agentic Reinforcement Meta-Learning Framework for Adaptive Cloud Scheduling under Dynamic Workloads

Questo articolo propone un framework di meta-apprendimento per l'apprendimento per rinforzo agente auto-evolutivo che integra l'evoluzione degli obiettivi con l'apprendimento delle politiche per adattare autonomamente gli obiettivi di pianificazione del cloud in risposta a carichi di lavoro dinamici, dimostrando prestazioni superiori in termini di latenza, costi e utilizzo delle risorse rispetto ai metodi di pianificazione tradizionali.

Mrs.Bhavani R, Punithasurya K, Divya s2026-08-03
💻 computer science

Secure User Privacy Enforcement in IoT Through a Blockchain- Powered Identity Management System

Questo articolo propone SecureChain-ID, un sistema di gestione dell'identità basato su blockchain che sfrutta la crittografia a curve ellittiche e le prove a conoscenza zero per fornire un'autenticazione scalabile, sicura e preservante la privacy per dispositivi IoT con risorse limitate, eliminando al contempo i singoli punti di guasto attraverso una governance decentralizzata.

Majid Altuwairiqi2026-08-03
💻 computer science

A Framework for Customer Needs Analysis: Integrating Dynamic Sentiment Lexicon Construction with Kano Model

Questo articolo propone un framework basato sui dati che integra il BERTopic guidato, un lessico di sentiment dinamico e adattato al dominio e il modello Kano per analizzare oggettivamente le recensioni online e dare priorità ai miglioramenti dei prodotti, dimostrato attraverso una valutazione di 8.970 recensioni di veicoli a nuova energia.

Qiong He, Yijia Li, Zhenwei Yang, Shuai Wang, Jian Zhang2026-08-03
💻 computer science

Deep Reinforcement Learning-Based Dynamic Mode Selection and Power allocation for Clustered Vehicular Networks

Questo articolo propone un framework di Proximal Policy Optimization (PPO) multi-agente con condivisione dei parametri per la selezione dinamica della modalità e l'allocazione della potenza in reti veicolari clusterizzate, il quale supera significativamente i baseline tradizionali migliorando l'affidabilità, riducendo la latenza e abbassando la potenza di trasmissione attraverso l'apprendimento adattivo delle condizioni locali della rete.

Eugenia Rudo Nyanhete, Elijah Mwangi, Karim Djouani2026-08-03