💻 Category

cs

2456 articoli

💻 computer science

Hybrid Siamese Deep Learning Framework for Duplicate Question Detection using Contextual and Lexical Feature Fusion

Questo articolo propone un framework ibrido di deep learning Siamese che fonde embedding contestuali BERT, caratteristiche lessicali basate su Glove tramite CNN-BiLSTM e metriche linguistiche artigianali per rilevare efficacemente domande duplicate sulle piattaforme di Community Question Answering, raggiungendo un'accuratezza dell'85,03% sul dataset Quora Question Pairs.

Meherzadi Muntaha, Muhammad Junaid Asif, Naveed Hussain, Rana Fayyaz Ahmad2026-07-29
💻 computer science

An Emergency Decision Support Framework for Flight-Deck Accidents: Integrating Dynamic Adjudication, Multi-Agent Cooperation, and Hierarchical Path Planning

Questo articolo propone l'Intelligent Emergency Decision-support Framework for Flight-deck Safety (IEDFS), un sistema a ciclo chiuso che integra il ragionamento dinamico, il processo decisionale cooperativo multi-agente e la pianificazione gerarchica dei percorsi per migliorare significativamente il contenimento degli incendi, la sopravvivenza delle vittime e il recupero operativo nelle emergenze sui ponti di volo navali rispetto ai convenzionali approcci statici.

Jianwei Huang, Yue Hou2026-07-29
💻 computer science

Metadata-based Methods to Generate Synthetic Health Data: A Scoping Review

Questa revisione sistematica identifica i metodi esistenti basati sui metadati per la generazione di dati sanitari sintetici e mette in luce lacune critiche nella loro valutazione standardizzata, nelle linee guida etiche e nella specifica applicabilità allo sviluppo di codice in contesti di analisi federata.

Christina Read, Oisín Ryan, Cynthia Poelen, Vjola Hoxhaj, Albert Cid Royo, Erik-Jan van Kesteren, Miriam Sturkenboom, Co (…)2026-07-29
💻 computer science

Drift-Aware Incremental Clustering for Cryptocurrency Rug-Pull Detection: An Empirical Comparison Against Periodic-Retrain Baselines on Real Ethereum Data

Questo articolo valuta empiricamente un approccio di clustering incrementale consapevole del drift, adattato dal rilevamento dei malware per identificare i rug pull di criptovalute su Ethereum, riscontrando che, sebbene offra un tasso di falsi positivi inferiore in alcuni casi, un baseline supervisionato periodicamente riaddestrato ottiene in definitiva prestazioni complessive più elevate e stabili.

Jean Chrysostome NDAYISABYE2026-07-29
💻 computer science

Dynamic Adaptive Fusion Model (DAFM) for Real-Time Oil Production Forecasting

Questo studio propone il Dynamic Adaptive Fusion Model (DAFM), un sistema di previsione intelligente in tempo reale che integra dinamicamente Decision Trees, Random Forests, XGBoost e reti BiLSTM tramite meccanismi di gating adattivi per superare i limiti dei modelli statici, ottenendo una precisione superiore (R² = 0,97) e un'inferenza rapida per la previsione della produzione di petrolio.

Fatna Said, Kai Zhang, Huaqing Zhang, Botao Jiao, Behzad Saberali, Edwin E Nyakila2026-07-29
💻 computer science

ModernBERT-TR: A Modern Encoder Foundation Model for Turkish

Il documento presenta ModernBERT-TR, un encoder turco da 150 milioni di parametri preaddestrato da zero su 144,4 miliardi di token utilizzando l'architettura ModernBERT e un tokenizer personalizzato, il quale supera significativamente i baseline turchi esistenti e eguaglia modelli concorrenti più grandi nonostante sia stato addestrato con risorse sostanzialmente inferiori.

Besher Alkurdi, Himmet Toprak Kesgin, Muzaffer Kaan Yuce, Mehmet Fatih Amasyali2026-07-29
💻 computer science

DriftSense++: Spatially Adaptive Drift Management in Dynamic Spatial Crowdsourcing

DriftSense++ è un framework dinamico che potenzia l'allocazione dei compiti di crowdsourcing spaziale impiegando un approccio a ciclo chiuso e consapevole della regione per rilevare e gestire adattivamente sia il data drift che il concept drift, superando significativamente i metodi esistenti in termini di accuratezza, riduzione dei falsi allarmi e velocità di recupero attraverso diversi dataset del mondo reale.

Md Mujibur Rahman, Quazi Mamun, Michael Bewong, Md Zahidul Islam2026-07-29
💻 computer science

ICU Mortality and LOS Prediction Models Using Machine Learning Based on Both Real and Synthetic Data

Questo studio valuta i modelli di apprendimento automatico per la previsione della mortalità in terapia intensiva e della durata del ricovero negli ospedali etiopi utilizzando dati reali e sintetici, riscontrando che l'addestramento ibrido con dati generati da CTGAN supera significativamente altri metodi nonostante il suo elevato costo computazionale, evidenziando al contempo il fabbisogno di ossigeno e la SpO2 come i più forti predittori di mortalità.

Girma Neshir Alemneh, Hirut Bekele Ashagrie, Lemlem Kassa Tegegne2026-07-28