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💻 computer science

OptiVerse AI: Explainable Deep Learning and Three-Dimensional Retinal Reconstruction from Fundus Images for Early Retinal Disease Detection

OptiVerse AI è un sistema di deep learning spiegabile che utilizza EfficientNetB7 e Grad-CAM per classificare la retinopatia diabetica e ricostruire strutture retiniche 3D da immagini del fondo oculare standard, raggiungendo un'accuratezza superiore al 95% per migliorare il rilevamento precoce della malattia e il processo decisionale clinico.

ABDELRAHMAN Elwelely2026-07-21
💻 computer science

RECON: A Recipe-Driven, Evidence-Fused, Neuro-Symbolic Multi-Agent Architecture for Autonomous Document Compliance Auditing across Heterogeneous Enterprise Repositories

Questo articolo introduce RECON, un'architettura multi-agente neuro-simbolica che combina regole deterministiche, rilevamento fuzzy e ragionamento tramite LLM con un sistema di ricette guidato da YAML e un auditing a prova di manomissione per fornire revisioni della conformità documentale riproducibili, difendibili e basate sulla fusione delle evidenze attraverso repository aziendali eterogenei.

Swapnil2026-07-21
💻 computer science

For foundation-model registration in correlative microscopy, cross-modal appearance matters more than field of view

Questo articolo dimostra che, per la registrazione in microscopia correlativa, la somiglianza dell'aspetto cross-modale è un determinante del successo più critico rispetto alla gestione della scala del campo visivo, come dimostrato dalle prestazioni superiori dei backbone addestrati su dati cross-modali e dal fallimento di wrapper ingenui sensibili alla scala nel superare le discrepanze di aspetto.

Frank Cai2026-07-21
💻 computer science

Measurement-guided, training-free Fourier correction: a cost-efficient alternative to generative adaptation for cold-start construction-scene segmentation

Questo articolo introduce un protocollo di correzione di Fourier efficiente in termini di costi e privo di addestramento che quantifica e regola specifici disallineamenti di ampiezza a bassa frequenza tra immagini di costruzione sintetiche e reali per migliorare significativamente le prestazioni di segmentazione cold-start per classi rare e critiche per la sicurezza senza richiedere estesi dati target non etichettati o modelli generativi.

Jonghun Gim, Jeongik Min2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

CB-SentiLex: An Auditable Weak-Supervision Framework for Central Bank Stance Detection with a Bangladesh Bank Benchmark

Questo articolo introduce CB-SentiLex, un framework di debole supervisione verificabile e il primo benchmark NLP riproducibile per una banca centrale dell'Asia meridionale, che genera con successo etichette di posizione per un corpus della Bangladesh Bank e dimostra una forte prestazione del modello insieme a significative correlazioni con le direzioni della politica monetaria, nonostante le sfide derivanti dal drift concettuale temporale.

Ann Naser Nabil, Umme Hafsa2026-07-21
💻 computer science

Recursive Cascade Instability and Targeted Stabilization in Multi-Agent AI Systems: Large-Scale Network Simulations Using an Ethical Field Theory Framework

Questo studio introduce il framework dell'Ethical Field Theory per dimostrare, attraverso simulazioni su larga scala, che la stabilizzazione mirata adattiva è significativamente più efficace della regolamentazione uniforme o della mancanza di intervento nel prevenire instabilità a cascata ricorsiva attraverso diverse topologie di rete di IA multi-agente.

Ali Moslemi Tabrizi2026-07-21
💻 computer science

Co-identification of Vibration, Structural Looseness, and Surface Damage in Industrial Equipment Operation Videos

Questo articolo presenta un algoritmo di discriminazione congiunta che identifica sinergicamente stati di vibrazione, allentamento strutturale e difetti superficiali nei video di apparecchiature industriali integrando caratteristiche spazio-temporali da un Video Swin Transformer, caratteristiche di micro-spostamento da RAFT optical flow e analisi dell'aspetto multi-task, riducendo così significativamente le mancate rilevazioni in scenari di anomalie composite rispetto ai modelli a compito singolo.

Yukun Du, Zhihuang Chen, Quanle Liu, Yuang Dong2026-07-21
💻 computer science

Zero Trust for IT Governance and Risk Management: A Systematic Review and Conceptual Framework

Questo studio impiega una revisione sistematica PRISMA 2020 di 73 articoli sottoposti a revisione paritaria per colmare il divario tra le implementazioni tecniche dello Zero Trust e la governance organizzativa, proponendo un framework concettuale che collega la verifica continua e i controlli incentrati sull'identità a una gestione del rischio migliorata e agli obiettivi strategici dell'IT, evidenziando al contempo le lacune critiche nell'adozione da parte delle PMI e nell'automazione guidata dall'IA.

‪nabil almotawkel‬‏, Mohammed Alkohali, Sadeg Manaa, Osamah AL-Maamari, Ashraf Al-Godami, Shaima Alqahoom2026-07-21
💻 computer science

A Hybrid VGG16–PCA–Fuzzy Based Framework for the Classification of Morphologically Similar Maize Pests

Questo studio propone un framework ibrido VGG16–PCA–Fuzzy che integra la modellazione dell'incertezza basata sulla membership gaussiana per migliorare significativamente l'accuratezza della classificazione di parassiti del mais morfologicamente simili, raggiungendo un tasso di accuratezza del 97,17% che supera i baseline VGG16 indipendenti.

Bonga G Baleni, Ayinde M Usman, Clement Nyirenda2026-07-21
💻 computer science

Chain-Hash Audit Framework with Trusted Anchoring for Tamper-Evident Evidence Lifecycle Management

Questo articolo propone il Chain-Hash Audit Framework (CHAF), un'architettura innovativa che potenzia il tradizionale logging a catena di hash integrando lo stato di autorizzazione, i timestamp e le proprietà del ciclo di vita con checkpoint firmati e ancoraggio esterno per creare una catena di prove verificabile e resistente alle manomissioni che riduce significativamente i tempi di ricostruzione dell'audit per i sistemi di asset digitali.

Jinyuan Li, Yulun Zhang, Yicheng Gu2026-07-21