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💻 computer science

Content Cooperative Caching in Mobile Edge Network Through Federated Reinforcement Learning

Questo articolo propone un framework di apprendimento per rinforzo federato per reti mobili edge che combina un modello VAE-LSTM per la previsione della popolarità dei contenuti con un algoritmo di apprendimento per rinforzo profondo multi-agente per ottimizzare le decisioni di caching cooperativo, riducendo così significativamente la latenza e migliorando i tassi di cache hit rispetto ai metodi basati esistenti.

Jipeng Zhou, Shaomei Lv2026-07-23
💻 computer science

DMPB-Net: A Mamba-Driven Semi-Supervised Network for Precise Breast Ultrasound Lesion Segmentation

Questo articolo propone DMPB-Net, un nuovo framework semi-supervisionato che integra un encoder guidato da Mamba con moduli specializzati per il disaccoppiamento semantico, l'attenzione ai prototipi e il raffinamento dei confini per raggiungere lo stato dell'arte nella segmentazione delle lesioni mammarie in immagini ecografiche sotto supervisione limitata.

Haiyang Sun, Xuanbo Xu, Li Wang2026-07-23
💻 computer science

A Comprehensive Multimodal Framework for Robust Forgery Detection in Social Media Images via Adaptive Gated Fusion of Convolutional Neural Networks, Vision Transformers, and Graph Neural Network Representations

Questo articolo propone un robusto framework tri-modale che integra CNN, Vision Transformer e Graph Neural Networks tramite un meccanismo di fusione a gate adattivo per raggiungere un'accuratezza nella rilevazione di falsificazioni allo stato dell'arte (99,10%) e l'interpretabilità sulle immagini dei social media.

Wasin Alkishri, Shahid Kamal, Jabar Yousif, Mahmood Al-Bahri2026-07-23
💻 computer science

Toward Principled Model Selection in Data-Limited Scientific Machine Learning: A Three-Principle Decision Framework with Empirical Case Studies

Questo studio propone un quadro decisionale strutturato in tre parti per la selezione dei modelli nel machine learning scientifico con dati limitati, dimostrando, attraverso casi di studio su inibitori delle chinasi e solubilità, che i semplici modelli lineari spesso superano le alternative complesse quando le dimensioni del campione sono ridotte, sostenendo così la semplicità del modello come un baseline critico.

Menachem Lachiany2026-07-23
💻 computer science

Predictive Modelling for Individual Household Electric Power Consumption Using Machine Learning Approaches

Questo studio valuta vari modelli di regressione di machine learning sul dataset Individual Household Electric Power Consumption per prevedere le tendenze energetiche e identificare anomalie, riscontrando che Random Forest supera gli altri algoritmi mentre l'analisi SHAP rivela Global_intensity come il fattore predittivo dominante.

K. J. Megha, Anusha Anusha Sunny, Kailasamani Shunmugesh, Sony Kurian, Deepanraj Balakrishnan, Mbuyu Sumbwanyambe2026-07-23
💻 computer science

Stigmergic Skeleton Fields: A Bio-Inspired Framework for Decentralized Multi-Robot Navigation via Localized Incremental Re-Skeletonization

Questo articolo propone il framework Stigmergic Skeleton Field (SSF), che integra un grafo dello scheletro dell'asse mediale con un campo di feromoni di tipo colonia di formiche e un algoritmo di Localized Incremental Re-skeletonization (LIR) per consentire una navigazione multi-robot efficiente e decentralizzata in ambienti dinamici riparando la topologia solo dove necessario, ottenendo una qualità del percorso quasi ottimale con velocità di ri-pianificazione significativamente più rapide rispetto ai baseline esistenti.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan, Chan-Yun Yang, Md Shetu Mia2026-07-23
💻 computer science

A Hybrid Quantum Neural Network - Assisted Deep Learning Framework for Automated Centralserous Retinopathy Detection Using Oct Images

Questo articolo presenta HQNNDL, un framework di deep learning ibrido quantistico-classico che utilizza un backbone ResNet-18 congelato e un circuito quantistico variazionale a 8 qubit per classificare le immagini OCT in quattro categorie, raggiungendo un'accuratezza del 79,0% su un dataset proxy derivato da Kermany OCT2017, pur riconoscendo la necessità di ulteriori studi di ablazione e validazione clinica per confermarne l'efficacia per il rilevamento della Retinopatia Sierosa Centrale.

Annamnedi Govardhan, P Suresh Varma2026-07-23
💻 computer science

Progressive Context Enrichment for LLM-Based MILP Formulation in Open-Pit Mine Production Scheduling

Questo articolo propone un framework di arricchimento progressivo del contesto che migliora l'affidabilità dei Large Language Models nella generazione di formulazioni di Programmazione Lineare Intera Mista per la pianificazione della produzione di miniere a cielo aperto, aumentando sistematicamente i prompt con dati del simulatore e annotazioni di codice, rivelando che mentre il codice del simulatore migliora l'accuratezza dell'obiettivo, il codice annotato è superiore per garantire la fattibilità dei vincoli.

Mustavi Ibne Masum, Thiago Eustaquio Alves de Oliveira, Mahzabeen Emu2026-07-23