💻 Category

cs

2403 articoli

💻 computer science

Symbiotic Convolution Block (SCB): An Implicit Feature Recalibration without Attention-Mechanism for Efficient CNNs in Image Classification

Questo articolo introduce il Symbiotic Convolution Block (SCB), un modulo leggero e non attentivo che ottiene una ricalibrazione e una diversificazione implicita delle caratteristiche attraverso mappe convoluzionali fuse, offrendo un'alternativa computazionalmente efficiente ai meccanismi di attenzione per compiti di classificazione di immagini.

Irshad Ahmad, Muhammad Sheraz Khan, Kainat Nisa, Mohammed Aloraini, Muhammad Islam, Shabana Habib2026-08-03
💻 computer science

Integrating Transformer-Derived Sentiment Signals with Technical Indicators for Emerging Market Direction Prediction: A NIFTY 50 Study

Questo studio propone un framework ibrido che integra un modello DeBERTa-v3 perfezionato, capace di catturare efficacemente il sentiment neutro nelle notizie finanziarie, con indicatori tecnici per migliorare significativamente l'accuratezza della previsione direzionale dell'indice NIFTY 50 rispetto ai baseline basati solo sui prezzi.

Ashish Jumare, Arun Babhulgaonkar, S. V. Bharad2026-08-03
💻 computer science

GeoRel-CLIP: Boosting CLIP Zero-Shot Recognition via Geometry-Regularized Relational Distillation

Questo articolo propone GeoRel-CLIP, un framework di distillazione relazionale regolarizzato sulla geometria che migliora il riconoscimento zero-shot di CLIP ottimizzando congiuntamente la distribuzione geometrica globale e la struttura relazionale locale per mitigare i gap di modalità e il collasso delle rappresentazioni durante il post-pretraining.

Huadong Sun, Yexuan Zhao, Junwei Tong2026-08-03
💻 computer science

Data-Driven Contact-Configuration Recognition for Tendon-Driven Continuum Robots: An Explainable, Label-Efficient Framework with Application to Minimally Invasive Surgery

Questo studio propone un framework di apprendimento automatico spiegabile ed efficiente in termini di etichette, utilizzando CatBoost e l'apprendimento semi-supervisionato per riconoscere accuratamente le configurazioni di contatto nei robot continui a trazione mediante tendini per la chirurgia mini-invasiva, ottenendo prestazioni elevate con dati etichettati limitati e identificando la forza normale come una caratteristica critica per strategie di controllo più sicure.

Abdulkader Al-Gailani, Mohammed Al-Hubaishi2026-08-03
💻 computer science

Learning Profiling with Automated Feedback for Supporting the Assessment of Cybersecurity Education

Questo articolo presenta un modello di profilazione guidato dall'IA all'interno di un ambiente cyber range che valuta continuamente le prestazioni dell'apprendente per generare feedback automatizzati e personalizzati e percorsi di apprendimento adattivi, affrontando così le sfide chiave relative alla scalabilità e alla personalizzazione nell'educazione alla cybersicurezza.

Willi Lazarov, Pavel Seda, Ondrej Pospisil, Milos Seda, Zdenek Martinasek2026-07-31
💻 computer science

LV-YOLO: A Two-Stage Deep Learning Framework for Lymphovascular Invasion Detection in Gastric Cancer

Questo studio presenta LV-YOLO, un framework di deep learning a due stadi che combina MobileNetV3 per lo screening globale e un modello YOLOv11 ottimizzato con nuovi moduli di attenzione e upsampling, il quale rileva in modo efficace e accurato l'invasione linfovascolare nelle immagini a vetrino intero del cancro gastrico per assistere i patologi nella stratificazione del rischio clinico.

Hengtong Zhang, Jingyuan Guan, Rigui Yi, Wenyue Sun, Xinxin Wang, Xiaoyan Chen2026-07-31
💻 computer science

Frozen 2D Foundation-Model Features Organize Tree Species in LiDAR More Coherently Than Geometry or a Frozen 3D Foundation Model: A Source-Controlled Evaluation

Questo articolo dimostra che un framework non supervisionato che sfrutta le caratteristiche di un modello di fondazione visiva 2D congelato, quando applicato a rendering di profondità canonici delle chiome degli alberi da LiDAR, organizza le singole specie arboree in modo più coerente rispetto sia ai descrittori geometrici creati manualmente che ai modelli di fondazione 3D congelati, controllando rigorosamente il confondimento della sorgente di acquisizione per convalidare la superiorità delle rappresentazioni visive pre-addestrate rispetto alla geometria 3D nativa in questo dominio.

Zhenyu Zhou2026-07-31
💻 computer science

SpectralMLP: Message-Passing-Free Dual-Frequency Spectral Filtering on Hypergraphs

SpectralMLP introduce un nuovo framework di rete neurale ipergrafica che sostituisce l'aggregazione tradizionale con un meccanico filtraggio spettrale a doppia frequenza, privo di passaggio di messaggi ed efficiente, utilizzando basi di polinomi di Jacobi apprendibili, raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte attraverso molteplici benchmark pur mantenendo un numero di parametri inferiore alla maggior parte dei metodi esistenti.

Rong Qian, Yu Cheng, Hongbo Zhao2026-07-31
💻 computer science

A Controlled Benchmark of Raw Sequential Image Based Hybrid and Statistical Models for Representation Aware Anomaly Detection in Household Electricity Consumption Time Series 

Questo studio presenta un benchmark controllato che confronta modelli sequenziali grezzi, basati su immagini (GAF), ibridi e statistici per il rilevamento di anomalie nel consumo elettrico domestico, riscontrando che la modellazione temporale diretta (Raw 1D-CNN) ha superato gli altri approcci sotto protocolli di perturbazione sintetica, pur sottolineando la necessità di un'interpretazione cauta a causa dell'ambito del dataset limitato a una singola abitazione e della mancanza di annotazioni di guasti del mondo reale.

Şükrü Mustafa Kaya, alireza esmaili jobani2026-07-31