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BoneNet: A Multimodal Deep Learning Framework with Dual-Modality Explainability for Automated Peri-Implant Bone Loss Detection and Severity Grading

Questo studio introduce BoneNet, un framework di deep learning multimodale che integra un backbone YOLOv8m con blocchi di attenzione residua dilatata e fusione di dati tabulari per ottenere il rilevamento automatizzato ad alta precisione, la classificazione della gravità e la stima della profondità spiegabile della perdita ossea peri-implantare, identificando al contempo in modo trasparente i limiti di prestazione nei casi gravi.

Muralidhar Billa, Merin Thomas, Vidya M J2026-07-27
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The Game Changer: The Role of Persuasive Socially Assistive Robots in the Sustained Engagement and Motivation of Older Adults in a Cognitive Activity

Questo articolo presenta uno studio longitudinale della durata di un mese che dimostra come, sebbene sia i comportamenti robotici persuasivi che quelli istruttivi mantengano l'impegno degli anziani nelle attività cognitive, uno stile di interazione persuasivo sia più efficace nel favorire risposte positive e una connessione emotiva, suggerendo che un approccio ibrido possa essere il migliore per sostenere la motivazione a lungo termine.

Cristina Getson, Goldie Nejat2026-07-27
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Construction Method of Cyberspace Coordinate System Model Based on Topological Structure

Questo articolo propone un modello di Sistema di Coordinate Topologiche del Cyberspazio (CTCS) e un corrispondente framework 3D che utilizzano relazioni logiche, informative e sociali per visualizzare e analizzare efficacemente strutture di rete complesse, superando i metodi tradizionali integrando diversi tipi di dati e rivelando gli attributi dei nodi e i percorsi di propagazione.

kai qi, xiaofei hu, yang zhou, heng zhang, qingxiang li, shihao shi, shibo song2026-07-27
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Contactless Interaction Systems: Empirical Implementation of Gesture Control in Digital Environments with OpenCV and PyAutoGUI

Questo articolo presenta un framework basato sul deep learning che utilizza TensorFlow e MediaPipe per consentire il riconoscimento dei gesti della mano in tempo reale e senza contatto per diverse applicazioni quali il controllo dei media, il gaming e l'accessibilità, offrendo un'alternativa accurata ed economica ai dispositivi di input tradizionali.

Aditi Kambe, Rushali Deshmukh2026-07-27
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Synthetic Legal Data Generation for Saudi Family Law Courts Using Multi-Role Simulation

Questo articolo propone un framework di simulazione multi-ruolo che utilizza i Large Language Models e la validazione Human-in-the-Loop per generare un dataset sintetico di alta qualità, verificato da esperti, relativo ai casi di divorzio del diritto di famiglia saudita, superando efficacemente la scarsità di registri giudiziari reali causata dai vincoli di privacy.

Zarah Shibli, Areej Alhothali, Lulwah Alharigy2026-07-27
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Artificial Intelligence in Oral Squamous Cell Carcinoma Diagnosis: Exploring Deep Transfer Learning Strategies

Questo studio dimostra che il deep transfer learning, in particolare utilizzando i modelli EfficientNetB7 e ResNet50 ottimizzati con data augmentation e cross-validation, raggiunge una classificazione ad alta precisione delle immagini istologiche del carcinoma squamocellulare orale, offrendo una soluzione promettente per migliorare l'accuratezza diagnostica e affrontare la variabilità inter-patologo.

Soussan Irani, Alireza Fallahi, Arash Dehghan, Seied Parsa Saleh, Hassan Khotanlou, Hamed Ghadimi2026-07-25
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Toward Understanding AI Adoption in the Global South: An Empirical Study of Creative Practitioners' Experiences in Iran

Questo studio empirico esamina le esperienze dei professionisti creativi in Iran con l'IA generativa, rivelando come i vincoli geopolitici e le limitazioni tecniche ne modellino l'adozione attraverso modelli mentali di direzione dominante, lavoro compensativo e l'emergere di una "Etica Popolare" dal basso per navigare le iniquità sistemiche.

Farzaneh Hosseinian, Iman Sheikhansari2026-07-25
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Hardening vibe-coded web applications with an automated security-audit skill: a controlled comparison of two builds of the same app

Questo articolo dimostra che l'integrazione di una capacità di audit di sicurezza automatizzato nel processo di "vibe coding" migliora drasticamente la sicurezza delle applicazioni web generate dall'IA, riducendo il rischio non mitigato del 99% ed eliminando tutte le vulnerabilità ad alta severità in un confronto controllato di due build dello stesso demo di e-commerce.

Piyush Omanwar2026-07-25