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StrokeID-NER : A Stroke Named Entity Recognition Dataset for Indonesian Patient- Generated Health Queries

Questo articolo introduce StrokeID-NER, un dataset indonesiano di pubblico dominio composto da 1.742 query sanitarie generate dai pazienti e annotate per entità nominate relative all'ictus, il quale è stato utilizzato per dimostrare che i modelli transformer sottoposti a fine-tuning superano significativamente i baseline zero-shot nel riconoscimento di terminologie mediche informali e regionali, evidenziando al contempo che i futuri miglioramenti delle prestazioni dipendono principalmente dall'espansione della copertura lessicale piuttosto che dall'architettura del modello.

Miseri Cordiaz S, Yaseen Muhammad, Md Ariful Islam Mozumder, Hee Cheol Kim2026-07-27
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Assessing the Credibility of Corporate SDG Claims: An Agentic AI Framework for Sustainability Report Analysis

Questo studio introduce un framework di IA Agente scalabile e fondato sulla teoria che valuta rigorosamente la credibilità delle dichiarazioni aziendali in materia di SDG rispetto a una rubrica a cinque dimensioni, rivelando che, sebbene la maggior parte delle comunicazioni sia parzialmente sostanziosa, le imprese spesso sottostimano il proprio effettivo impegno in termini di sostenibilità.

Damrongsak Naparat, Erboon Ekasingh2026-07-27
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Improved Road Pothole Detection and Instance Segmentation Using Mask RCNN with Histogram Equalization and Adam Optimization

Questo studio propone un framework Mask R-CNN migliorato, potenziato dall'equalizzazione dell'istogramma e dall'ottimizzatore Adam per raggiungere un mAP del 90,4% nel rilevamento e nella segmentazione delle istanze di buche stradali, superando significativamente il modello baseline per il monitoraggio intelligente delle strade.

Chuan-Bi Lin, Alok Kumar Sharma2026-07-27
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Conditional Diffusion-Based Data Augmentation for Imbalanced Multi-Mode Fault Diagnosis in Predictive Maintenance

Questo articolo dimostra che i modelli di diffusione probabilistica di denoising (DDPM) condizionati alla classe mitigano efficacemente il grave squilibrio di classe nella manutenzione predittiva sintetizzando campioni ad alta fedeltà della classe minoritaria, superando significativamente i metodi di aumento tradizionali come SMOTE e le GAN nel rilevare guasti industriali rari.

ABDELHAFID HAMDI ALAOUI, ANWAR MEDDAOUI2026-07-27
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Causal Retrieval-Augmented Generation: ModifyingFake Correlations in AI-Driven Knowledge Systems through Algorithmic Nudging

Questo articolo introduce la Causal Retrieval-Augmented Generation (CR-RAG), un framework che modella la pipeline RAG come un Modello Causale Strutturale per mitigare le correlazioni spurie e ridurre le allucinazioni attraverso l'aggiustamento del backdoor, il riponderamento dell'inverso della propensione e l'aumento dei dati controfattuali, ottenendo guadagni di prestazioni significativi su benchmark intensivi di conoscenza, in particolare per domande a coda lunga.

A.Jethose Vijayakumar, Rajendran Thavasimuthu, Ramkumar Sivasakthivel, Manikandan Rajagopal2026-07-27
💻 computer science

Topology-Preserving Anisotropic Adaptive Yarn-Level Cloth Simulation Using Direction-Aware Energy Evaluation

Questo articolo propone un framework adattivo che preserva la topologia e tiene conto della direzione per la simulazione di tessuti a livello di filato, il quale regola dinamicamente l'intensità del calcolo dei vincoli in base alla deformazione locale e all'attività di contatto, impiegando al contempo l'upsampling visivo per mantenere strutture tessute ad alta fedeltà senza incorrere in costi computazionali proibitivi.

Jong-Hyun Kim2026-07-27
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Dual-Critic Uncertainty-Gated Reinforcement Learning for Vision-Dropout-Robust Image-Based Visual Servoing

Il documento propone DCUG-PPO, un controllore di apprendimento per rinforzo a doppio critico che ancora la propria politica a un fallback basato su modello tramite un meccanismo a soglia di incertezza, ottenendo una affidabilità significativamente più elevata e un controllo più fluido rispetto al PPO a critico singolo e ai baseline classici nel servovisual servoing basato su immagini in condizioni di dropout della telecamera, pur riconoscendo limitazioni nella validazione hardware e nei confronti algoritmici più ampi.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan2026-07-27
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ESSIM: A Probabilistic Swarm Optimization Algorithm Based on Bayesian Statistical Inference and Uncertainty-Guided Search

Questo articolo introduce ESSIM, un nuovo algoritmo di ottimizzazione a sciame probabilistico che sfrutta l'inferenza statistica bayesiana e l'incertezza del singolo elemento per mantenere la diversità dello sciame ed evitare minimi locali, superando così il PSO classico nei benchmark multimodali e nei compiti di ottimizzazione degli iperparametri della regressione dei processi gaussiani, nonostante richieda tempi di calcolo più lunghi.

Hacene Benkhoula, Kamel Eddine Hemsas, Saad Mekhilef2026-07-27✓ Author reviewed ⓘ