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💻 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
💻 computer science

Orientation-Aware Mesh Learning via a Signed Half-Dihedral Scalar for Robust Shape Classification under Structural Perturbations

Questo articolo propone un metodo di apprendimento di mesh orientato che utilizza un nuovo scalare diedro semintero con segno per codificare l'orientamento locale delle facce, migliorando significativamente la robustezza e l'accuratezza della classificazione per forme 3D sottoposte a perturbazioni strutturali come tagli e bordi aperti rispetto agli approveri approcci convenzionali basati sugli spigoli.

Jong-Hyun Kim2026-07-28
💻 computer science

Developing Multimodal Artificial Intelligence-Based Tool for Enhancing Clinical Decision- Making in Personalised Prostate Cancer Treatment

Questo studio retrospettivo ha sviluppato e valutato un sistema di supporto alle decisioni cliniche basato su IA multimodale che integra dati demografici, clinici, genomici e di imaging per migliorare la previsione personalizzata del trattamento del tumore alla prostata in Brunei, dimostrando che un'architettura ibrida LSTM–Random Forest con fusione in fase avanzata ha ottenuto prestazioni robuste (AUC 0,964) nonostante i limiti relativi alla piccola dimensione del campione.

Hein Minn Tun, Lin Naing, Owais Ahmed Malik, Muhammad Syafiq Abdullah, Thu Ta, Hanif Abdul Rahman2026-07-28
💻 computer science

Assessment of Machine Learning Algorithms for Detection of Forest Degradation in the Remote Sensing Data of Omo Forest Reserve

Questo studio dimostra che gli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare i classificatori a vettori di supporto, raggiungono un'elevata accuratezza (fino al 99%) nel rilevare il degrado forestale nella riserva forestale di Omo in Nigeria utilizzando dati di telerilevamento, sostenendo così la loro integrazione nelle politiche di conservazione nazionali per una gestione forestale sostenibile.

B. A. Babalogbon, O. O. Awotoye, O. J. Matthew, P. C. Odoh, D. E. Ekpa2026-07-28
💻 computer science

Hyperparameter Analysis in Retrieval-Augmented Generation Systems Applied to the Public Prosecutor’s Office of the State of Espírito Santo Corpus

Questo studio impiega una metodologia di Design of Experiments per analizzare e ottimizzare gli iperparametri critici — specificamente la strategia di chunking, il volume del contesto e la selezione del LLM — all'interno di un sistema di Generazione Aumentata da Recupero (RAG) progettato per la Procura della Repubblica dello Stato dell'Espírito Santo, rivelando che questi fattori influenzano significativamente la qualità delle risposte attraverso un'analisi statistica mediante l'Aligned Rank Transform.

Heitor Quartezani, Pedro Berger, Alessandro Sarnaglia, Marcelo Guimarães, Giovanni Comarela, Leonardo Rocha, Diego Dias2026-07-28
💻 computer science

The World Is a Hypothesis: Epistemic Control for Executable World-Model Agents in Novel Interactive Environments

Questo articolo introduce THEA, una politica di revisione definita tramite prompt che tratta i modelli del mondo eseguibili come teorie falsificabili per orchestrare agenti genitore e sub-agenti specializzati, raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte in 22 di 25 giochi ARC-AGI-3 con costi significativamente ridotti, garantendo al contempo che la revisione delle ipotesi rimanga esplicita, verificabile ed economica.

Bruno Laureano dos Santos2026-07-28
💻 computer science

Pretraining Transfer, Adaptation Dependence, and Dense Evaluation in Low-Label Cell Instance Segmentation: A Controlled Study

Questo studio controllato dimostra che le classifiche delle strategie di pre-addestramento per la segmentazione di istanze cellulari con pochi etichette non sono inerenti ai soli pesi della backbone, ma dipendono criticamente dai protocolli specifici di trasferimento e adattamento utilizzati, evidenziando al contempo che le valutazioni standard sottostimano significativamente le prestazioni sulle immagini di microscopia dense.

Yinghuan Li2026-07-28
💻 computer science

Meta-Analysis of Feature Representation Techniques for Fake News Detection: Evidence from Publicly Available Benchmark Datasets

Questa meta-analisi di dataset di benchmark pubblicamente disponibili dimostra che le rappresentazioni ibride delle caratteristiche, combinate con approcci di apprendimento d'insieme, offrono una stabilità predittiva e un'efficacia superiori per il rilevamento delle fake news rispetto ai singoli metodi di estrazione delle caratteristiche e ai classificatori.

Kazi Abdul Mannan, Tasima Tahsin Diya2026-07-28