cs articoli | Gist.Science

Topology-Preserving Anisotropic Adaptive Yarn-Level Cloth Simulation Using Direction-Aware Energy Evaluation

Questo articolo propone un framework adattivo che preserva la topologia e tiene conto della direzione per la simulazione di tessuti a livello di filato, il quale regola dinamicamente l'intensità del calcolo dei vincoli in base alla deformazione locale e all'attività di contatto, impiegando al contempo l'upsampling visivo per mantenere strutture tessute ad alta fedeltà senza incorrere in costi computazionali proibitivi.

Jong-Hyun Kim2026-07-27

📄 other

IBKA-Transformer: An Improved Black Kite Algorithm Optimized Transformer for Industrial Robot Bearing Fault Diagnosis

Questo articolo propone l'IBKA-Transformer, un nuovo metodo di diagnosi dei guasti che integra un algoritmo Black Kite migliorato con un modello Transformer per ottimizzare gli iperparametri e selezionare le caratteristiche, raggiungendo un'accuratezza del 99,86% nella diagnosi dei guasti dei cuscinetti dei robot industriali.

Jiangnan Su, Jun Huang2026-07-27

📄 other

Dual-Critic Uncertainty-Gated Reinforcement Learning for Vision-Dropout-Robust Image-Based Visual Servoing

Il documento propone DCUG-PPO, un controllore di apprendimento per rinforzo a doppio critico che ancora la propria politica a un fallback basato su modello tramite un meccanismo a soglia di incertezza, ottenendo una affidabilità significativamente più elevata e un controllo più fluido rispetto al PPO a critico singolo e ai baseline classici nel servovisual servoing basato su immagini in condizioni di dropout della telecamera, pur riconoscendo limitazioni nella validazione hardware e nei confronti algoritmici più ampi.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan2026-07-27

📄 other

ESSIM: A Probabilistic Swarm Optimization Algorithm Based on Bayesian Statistical Inference and Uncertainty-Guided Search

Questo articolo introduce ESSIM, un nuovo algoritmo di ottimizzazione a sciame probabilistico che sfrutta l'inferenza statistica bayesiana e l'incertezza del singolo elemento per mantenere la diversità dello sciame ed evitare minimi locali, superando così il PSO classico nei benchmark multimodali e nei compiti di ottimizzazione degli iperparametri della regressione dei processi gaussiani, nonostante richieda tempi di calcolo più lunghi.

Hacene Benkhoula, Kamel Eddine Hemsas, Saad Mekhilef2026-07-27✓ Author reviewed ⓘ

📄 other

Robust Video Steganography Against Recompression and Arbitrary Cropping via Dual-Layer PN Synchronization

Questo articolo propone un metodo di steganografia video robusto che combina l'embedding MEC-AQIM nel dominio DWT-SVD con un meccanismo di sincronizzazione del pseudo-rumore a doppio strato per recuperare efficacemente i dati segreti da video sottoposti sia a ricompressione che a ritaglio arbitrario.

Yanzhe Zhang, Yingnan Zhang, Ling Wen, Hemin Yin, Min Shi2026-07-27

📄 other

A bio-inspired hybrid lifelong learning based on self-selective memristors

Questo articolo propone un sistema di apprendimento continuo ibrido di ispirazione biologica che co-progetta un algoritmo ibrido Drosophila-uomo con un hardware a memristore auto-selettivo per superare l'oblio catastrofico e le inefficienze energetiche, ottenendo miglioramenti significativi in termini di velocità ed energia rispetto ai tradizionali acceleratori CMOS.

Yishu Zhang, Xuemeng Fan, Guobin Zhang, Zhejia Zhang, Xinheng Mei, Zijian Wang, Wenjue Zhou, Daying Sun, Lei Deng, Mingk (…)2026-07-27

📄 other

Leakage-Controlled Machine Learning for European Cd, Hg, and Pb Emission Inventories

Questo articolo presenta un framework di apprendimento automatico verificabile e con controllo delle perdite che armonizza dati sulle emissioni europei eterogenei per prevedere accuratamente gli aggiornamenti spaziali a breve termine per gli inventari di cadmio, mercurio e piombo, ottenendo riduzioni significative degli errori rispetto ai baseline definendo esplicitamente i limiti operativi per lo screening delle anomalie e la prioritizzazione degli esperti piuttosto che una previsione illimitata.

Tianyi Guan, Jennifer Uyen-Vi Nguyen2026-07-27

📄 other

A Biomedical Benchmark and Modular RAG Framework for Text2Cypher

Questo articolo introduce bio2C, un benchmark conforme ai principi FAIR composto da 2.500 coppie curate di linguaggio naturale-Cypher, e un framework di Generazione Aumentata dal Recupero modulare che migliora significativamente l'accuratezza del Text2Cypher per i grafi di conoscenza biomedica, sfruttando esempi recuperati rispetto al prompting basato sullo schema.

Emanuele Cavalleri, Nada Bou Kanaan, Marco Mesiti2026-07-27

📄 other

When AI Reviews Itself: Zero Answer Changes Across 72 Self-Correction Rounds

Questo studio dimostra che i modelli linguistici di grandi dimensioni all'avanguardia esibiscono una "autocorrezione performativa" generando un esteso discorso critico senza mai revisionare sostanzialmente le proprie risposte iniziali attraverso 72 round iterativi di revisione, sfidando così l'efficacia delle strategie di correzione basate sul prompting per migliorare l'affidabilità dell'IA.

Abbas Hamidavi2026-07-27

📄 other

Retrieval-Assisted Instantiation of Natural-Language Optimization Problems

Questo articolo presenta un framework trasparente e assistito dal recupero che ancora le evidenze numeriche in linguaggio naturale in schemi di ottimizzazione strutturati, dimostrando che, sebbene il recupero degli schemi sia altamente efficace, il collo di bottiglia principale per l'automazione dell'instanziazione dei problemi di ottimizzazione risieda nel compito a valle di associare accuratamente i numeri estratti ai rispettivi slot.

Soroush Vahidi2026-07-27

← Precedente Successivo →