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💻 computer science

Pose-Robust Finger Identification Based on Mutual Region Alignment and Minimum Convolution Point Feature

Questo articolo propone un nuovo framework di identificazione delle dita robusto rispetto alla posa che integra l'allineamento delle regioni reciproche, l'apprendimento delle caratteristiche dei punti di convoluzione minima e la fusione dei punteggi pesati per affrontare efficacemente il degrado delle prestazioni causato dalla rotazione longitudinale e dalle deformazioni non rigide nelle immagini delle dita senza contatto, raggiungendo risultati allo stato dell'arte su quattro dataset pubblici.

Weili Yang, Dewen Kong, Fujian Feng, Yonghuai Yang, Deng Li, ZhongChi Liu, Dacan Luo2026-07-29
💻 computer science

From Telemetry to Techniques: Behavior-Centric MITRE ATTCK Technique Classification Through Sysmon Event Correlation

Questo articolo presenta un framework incentrato sul comportamento per la classificazione delle tecniche MITRE ATT&CK utilizzando la telemetria Sysmon, dimostrando che la correlazione degli eventi basata su GUID, combinata con il modello transformer SecureBERT, supera la correlazione temporale e gli approcci tradizionali di machine learning nell'identificazione delle attività avversarie.

Amir Hossein Hemmati, Babak Sadeghyian, Mahsa Saeidi2026-07-29
💻 computer science

RSU: A Novel RectifiedSineUnit Activation Function for Robust Pathological Diagnosis Across Multi-Cancer Datasets

Questo articolo propone una nuova funzione di attivazione denominata Rectified Sine Unit (RSU) che migliora significativamente le prestazioni delle Reti Neurali Convoluzionali nella diagnosi patologica automatizzata su quattro diversi dataset di cancro, raggiungendo un'accuratezza superiore rispetto alle funzioni di attivazione standard come ReLU e Leaky ReLU.

Muhammad Saood Sarwar, Shahzaib ur Rehman2026-07-29
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A Hybrid AI-IoT Framework for Predictive Conservation of Tropical Heritage Façades: Empirical Validation from a Multi-Site Study in Indonesia

Questo studio valida empiricamente un framework ibrido AI-IoT che integra il monitoraggio ambientale continuo con l'apprendimento automatico per prevedere e fornire allarmi precoci per il deterioramento cromatico sulle facciate del patrimonio tropicale in Indonesia, raggiungendo un'elevata accuratezza e generalizzabilità attraverso molteplici siti.

HASSAN GBRAN, Siti Rukayah, Atik Suprapti, Erni Setyowati, Iwan Setiawan2026-07-29
💻 computer science

A Security State Awareness Method for Petrochemical Industrial Control Network Equipment Based on Deep Learning

Questo articolo propone un metodo di consapevolezza dello stato di sicurezza basato sul deep learning per le apparecchiature delle reti di controllo industriale petrolchimiche utilizzando un modello ibrido TCN-MGRU per affrontare la complessità situazionale e i ritardi informativi, migliorando così significativamente l'accuratezza del rilevamento e la protezione della sicurezza.

Tengteng Xie, Songtao Yu, Jingchao Yang, Xianghong Min, Longhao Li2026-07-29
💻 computer science

Developing a Low Resource Intensive Algorithm for Early Detection of Flying Swarm of Pest Birds

Questo articolo presenta una pipeline di rilevamento ibrida a basse risorse che combina il pre-processing basato sul movimento con YOLOv8-nano per identificare efficientemente gli stormi di Quelea dal becco rosso su hardware basato solo su CPU, raggiungendo un'elevata accuratezza pur riducendo significativamente il carico computazionale durante le scene statiche.

Justice Raphoto Mosoeu, Lebelo Serutla, Alfred Mwanza2026-07-29
💻 computer science

Tensor Network Machine Learning for Wildfire Susceptibility Mapping: from Grokking Dynamics to Quantum Mixedness of Class Representations

Questo articolo introduce un framework di reti tensoriali di ispirazione quantistica utilizzando Matrix Product States ed embedding AlphaEarth per la mappatura della suscettibilità agli incendi boschivi nella regione del Gargano, il quale non solo raggiunge un'accuratezza di classificazione competitiva, ma rivela anche distinti dinamiche di grokking e fornisce un'analisi a risoluzione di livello, fisicamente fondata, della separabilità delle classi attraverso diagnostica di miscelazione quantistica.

Domenico Pomarico, Alessandra Costantino, Gabriel Ramirez Sanchez, Loredana Bellantuono, Davide D'Alò, Mario Elia, Aless (…)2026-07-29
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HCSC-Net: Hierarchical Contextual Semantic Calibration for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation

Questo articolo propone HCSC-Net, un framework gerarchico di calibrazione semantica contestuale che migliora la segmentazione semantica debolmente supervisionata basata su CLIP integrando i moduli di Group-wise Structural Calibration e Residual Contextual Semantic Calibration per risolvere i problemi di inconsistenza strutturale e interferenza del background, raggiungendo prestazioni state-of-the-art sui benchmark PASCAL VOC 2012 e MS COCO 2014.

Xiaoming Bai, Xiaoyan Shao, Lingling Li, Xuezhuan Zhao, Zhenhao Zhao, Jian Zhang2026-07-29
💻 computer science

Contextual Cue Susceptibility in Clinical AI: A Randomized Controlled Clinician-Comparator Study

Questo studio controllato randomizzato rivela che i modelli linguistici di grandi dimensioni sono significativamente più suscettibili rispetto ai clinici umani agli indizi contestuali che inducono a scelte diagnostiche errate, evidenziando una vulnerabilità critica per la sicurezza dei sistemi di IA clinica che può essere mitigata attraverso specifiche strategie di prompting.

Mahmud Omar, Reem Agbareia, Alexander Charney, Raja-Elie Abdulnour, Ankit Sakhuja, Eyal Klang, Girish Nadkarni, Benjamin (…)2026-07-29
💻 computer science

TRIBRID-Optimized MobileNetV3 Framework for Explainable Printed Circuit Board Defect Classification

Questo articolo presenta un framework di classificazione dei difetti dei PCB spiegabile che combina la sintonizzazione degli iperparametri ottimizzata tramite TRIBRID, il transfer learning e MobileNetV3 per raggiungere una precisione e un'interpretabilità perfette, mantenendo al contempo l'efficienza computazionale richiesta per i sistemi di ispezione ottica automatizzata intelligenti.

Manjunath G. Asuti, Nirmalkumar S. Benni, Ramesh B T, Phanindra Reddy Kannari, S N Chaitra, K J Kavitha, B P Mishra2026-07-29