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DERMA-Agent: An Agentic Framework for Prognostic Discovery in Pan-Cancer Pathology

DERMA-Agent è un nuovo framework agentico che sfrutta modelli fondativi multimodali ed esecuzione statistica dinamica per generare e validare autonomamente firme prognostiche morfomolecolari da immagini di vetrini interi pan-cancro, affrontando i limiti dei modelli supervisionati statici attraverso la scoperta iterativa di ipotesi pur mantenendo rigorosi controlli di sicurezza in un contesto di ricerca retrospettiva.

Gurumurthy Swaminathan2026-07-22

💻 computer science

Privacy-Preserving Keystroke Dynamics Authentication Using CKKS Homomorphic Encryption

Questo articolo presenta un sistema di autenticazione della dinamica della digitazione che preserva la privacy, implementato utilizzando lo schema di crittografia omomorfa CKKS, il quale consente un confronto sicuro dei modelli tramite il calcolo della distanza euclidea al quadrato criptata, garantendo al contempo la riservatezza dei vettori biometrici durante l'intero processo.

Nipun Mahaarachchi2026-07-22

💻 computer science

Learning What to Think: Continual and Open-Ended Thinking Activity Scheduling for Autonomous Robots

Questo articolo propone un framework continuo e aperto che apprende a pianificare le attività di pensiero dei robot autonomi sulla base dei dati storici e del contesto ambientale, migliorando significativamente i tassi di successo dei compiti e la generalizzazione tra i compiti, riducendo al contempo le chiamate ridondanti ai LLM e le violazioni operative.

Su Hong2026-07-22

💻 computer science

Predictable Emergence: An Empirical Analysis of Whether Sharp Capability Jumps Follow from Smooth Per-Token Scaling Laws

Questo articolo dimostra che i bruschi salti "emergenti" nell'accuratezza del match esatto osservati nell'addizione di interi a più cifre non sono vere discontinuità nella capacità del modello, ma sono invece artefatti pienamente prevedibili derivanti da miglioramenti fluidi, secondo una legge di potenza, nell'accuratezza per token, amplificati dalla non linearità del requisito che tutte le cifre siano corrette.

Alexander Memming2026-07-22

💻 computer science

The Three-Force Phase Diagram of Mixture-of Experts: Gradient Alignment Theory and Causal Veri cation on Mixtral 8×7B

Questo articolo introduce la metrica di allineamento del gradiente tra esperti (Γ) per dimostrare che l'addestramento standard dei Mixture-of-Experts, in particolare in Mixtral 8×7B, è fondamentalmente guidato da una competizione strutturale a somma zero causata dagli effetti negativi combinati del accoppiamento softmax e della normalizzazione top-k, il quale crea un attrattore di allineamento negativo persistente che può essere superato solo rimuovendo questi specifici vincoli architettonici.

庆君张2026-07-22

💻 computer science

An Effective Inter and Intra-Layerdependencies Based Communitydetection Model Using S-NOA and S2ASD-Munet.

Questo articolo propone un nuovo modello di rilevamento delle comunità che sfrutta l'algoritmo Skellam Nutcracker Optimization Algorithm (S-NOA) e una rete SwishSERF Attention Spatial Drop-Macro Unit CNN (S2ASD-MUNet) per analizzare efficacemente le dipendenze inter e intra-layer, raggiungendo un punteggio di modularità elevato di 0,962.

Dheeraj Kumar Dubey, John Paul Martin, Keshab Nath2026-07-22

💻 computer science

MESH for Incremental Digital-physical system (MESH4ID): A Headset-Centred Virtual Reality Pipeline

Questo articolo introduce MESH4ID, una pipeline di realtà virtuale centrata sul visore basata su Unity/OpenXR che consente agli utenti di catturare, gestire e ricostruire ambienti interni congelando gli stream LiDAR dal vivo in snapshot tracciabili per l'ispezione interattiva e la generazione di mesh su richiesta all'interno di un ambiente VR immersivo.

Simone Cantarelli, Daniela Francia, Gian Maria Santi, Alfredo Liverani2026-07-22

💻 computer science

SMPD: Self-Supervised Meta-Learning for Predictive IoT Compromise Detection with Few-Shot Adaptation

Il documento propone SMPD, un nuovo framework di meta-learning auto-supervisionato che sfrutta dati temporali multi-modali e il pre-addestramento contrastivo per prevedere i compromessi dei dispositivi IoT con 24–48 ore di anticipo con alta precisione e adattabilità few-shot, superando significativamente gli esistenti baseline di rilevamento delle intrusioni in ambienti con risorse limitate.

Anwer KALGHOUM, Sofien MHATLI2026-07-22

💻 computer science

Interpretable Audio Pattern Discovery in Keyword-Spotting Models via Waveform Optimization and Segment-Level Analysis

Questo articolo introduce GRADV, un workflow di analisi del segnale riproducibile che scopre e valuta i pattern audio della classe target nei modelli di keyword-spotting ottimizzando le forme d'onda e svolgendo un'analisi a livello di segmento, ottenendo elevati tassi di successo senza proporre nuove architetture di riconoscimento vocale.

Aleksandr Gertsen, Aleksandr Lenshin2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

💻 computer science

Recovering Engineering-Change Traceability from Legacy CNC Work Orders: A Pydantic Schema and Few-Shot LLM Extraction Baseline

Questo articolo propone uno schema Pydantic e un baseline basato su un piccolo modello linguistico con few-shot per estrarre la tracciabilità delle modifiche ingegneristiche da ordini di lavoro CNC legacy frammentati, bilingui e troncati, dimostrando un'elevata validità dello schema e rivelando al contempo che i pre-prompt contestualmente radicati degradano le prestazioni e che i post-filtri deterministici migliorano la precisione senza influire sul richiamo.

Chien-Yu Lin, Yuan-Ping Luh, YUH-WEN CHEN2026-07-21

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