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SynthEHR-DP: Clinically Valid Electronic Health Record Synthesis with Differential Privacy Guarantees

Il documento presenta SynthEHR-DP, un nuovo framework generativo che combina un Encoder per tipi misti, un Transformer Temporale e un Autoencoder Variazionale Condizionale con addestramento Differenzialmente Privato e uno Strato di Vincolo Clinico post-hoc per produrre cartelle clinhe elettroniche sintetiche, clinicamente valide e che preservano la privacy, che raggiungono prestazioni allo stato dell'arte sul compromesso tra privacy e utilità.

Kishore Arul2026-10-26
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SpineFusion for plane aware local and global MRI classification of multiple sclerosis and myelitis

Il documento presenta SpineFusion, un modello di deep learning a doppio encoder che integra caratteristiche MRI locali e globali tramite cross-attention bidirezionale ed embedding di piano per raggiungere un'elevata accuratezza nella classificazione della sclerosi multipla e della mielite attraverso molteplici dataset, sottolineando la necessità di una validazione esterna raggruppata per paziente per confermarne l'utilità clinica.

Salih Taha Alperen Özçelik, Elif İrem Kılıç, Hasan Güler2026-10-26
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A Fusion of Transfer Learning with Osprey Optimization Algorithm Based Student Engagement Detection for Improving Performance of Virtual Classroom Environments

Questo articolo propone il framework FTLSED-VCOOA, che integra il filtraggio bilaterale adattivo, una fusione di SqueezeNet, Shallow CapsNets e MobileNetV2 per l'estrazione delle caratteristiche, un classificatore CNN-LSTM e l'Osprey Optimization Algorithm per la sintonizzazione degli iperparametri, al fine di rilevare efficacemente il coinvolgimento degli studenti e migliorare le prestazioni negli ambienti di classe virtuali.

Hassan Gise, Ali Muhammad Aljodea2026-10-26
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On the Hyper-Parameters and the Scoring Functions of PCTABU and PCHC Bayesian Network Algorithms

Questo articolo introduce un nuovo algoritmo di apprendimento di reti bayesiane e dimostra, attraverso dati simulati e reali, che la scelta della funzione di punteggio influisce significativamente sulle prestazioni, con il nuovo algoritmo che supera i metodi esistenti su reti caratterizzate da dimensioni medie dei blanket di Markov, gradi e densità inferiori.

Volkan Sevinç, Michail Tsagris2026-10-26
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Perturbation-Specific Reliability of Intrinsic and Post-Hoc Explainable Machine Learning in Volatility Forecasting

Questo studio dimostra che l'affidabilità delle spiegazioni sia intrinseche che post-hoc nella previsione della volatilità è altamente specifica rispetto alla perturbazione, variando significativamente tra diverse configurazioni modello–rappresentazione–spiegatore e richiedendo una valutazione empirica sotto diverse condizioni quali il riaddestramento, i cambiamenti temporali e il rumore di input.

Haikal Djauhari, Anton Yudhana, - Sunardi2026-10-26
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Application of Machine Learning in Optimizing Industrial Assembly Lines: A Chronologically Validated Study of Predictive Quality Control

Questo studio dimostra che, mentre la validazione incrociata casuale sovrastima le prestazioni del machine learning su dati di linee di assemblaggio industriale a causa del concept drift, la valutazione temporale con validazione cronologica rivela che i modelli di gradient boosting possono comunque fungere da strumenti di screening efficaci per ridurre le ispezioni se opportunamente calibrati.

Aida Allahverdi¹, Siavash Akbarzadeh¹2026-10-26
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From Agent Labels to Accountable Deployment: Evidence Maturity and Meaningful Human Oversight for Agentic AI in Higher Education

Questa revisione integrativa critica sostiene che l'impiego dell'IA agentica nell'istruzione superiore debba essere vincolato da un nuovo quadro di Autonomia-Supervisione-Evidenza, il quale prescrive che l'autonomia delegata del sistema non possa eccedere la maturità delle prove a supporto o la forza della supervisione umana responsabile, al fine di prevenire danni e garantire l'equità.

Abhishek Dey2026-10-26
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Multilingual Artificial Intelligence for Classifying Ethiopian FinTech User Reviews

Questo studio presenta un framework NLP multilingue riproducibile e un corpus curato di 7.148 recensioni del settore FinTech etiope per classificare i feedback degli utenti in cinque categorie di servizio, dimostrando che il modello transformer AfroXLMR supera altre architetture nel gestire testi in inglese, amarico e code-switched, evidenziando al contempo le persistenti sfide legate allo squilibrio dei dati e alla variazione linguistica.

Alemu Kumilachew Tegegnie, Desalegn Wahega Sarke2026-10-26