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💻 computer science

A Multi-Model Hybrid Defense Approach Against White-box Adversarial Attacks in Computer Network Traffic

Questo articolo propone un meccanismo di difesa ibrido resiliente che combina l'Adversarial Training e la Gaussian Data Augmentation per ripristinare significativamente l'accuratezza dei sistemi di rilevamento delle intrusioni di rete contro gli attacchi avversari Fast Gradient Sign Method e Carlini & Wagner, migliorando le prestazioni post-attacco da un minimo del 26,49% al 96,57%.

Khushnaseeb Roshan2026-07-21
💻 computer science

Beyond Appearance: Intelligent Spatiotemporal Vision for Material-Aware Object Detection

Questo articolo introduce un framework di fusione spazio-temporale che integra mappe di intensità RGB multispettrali con istogrammi fotonici direct time-of-flight per ottenere il rilevamento di oggetti consapevole del materiale, dimostrando un'elevata accuratezza nella localizzazione, classificazione e resistenza agli spoofing attraverso una pipeline a doppio modulo validata su oggetti domestici.

Deborah A. Minka2026-07-21
💻 computer science

Fixed-Point Integer Approximations for Square Root and Division on ESP32:A Benchmark-Driven Analysis

Questo articolo valuta le approssimazioni di interi a virgola fissa Q16 per la radice quadrata e la divisione su ESP32-S3, dimostrando che una tabella di ricerca con interpolazione supera significativamente le implementazioni native a virgola mobile dell'hardware in termini di velocità, mantenendo al contempo un'elevata precisione per applicazioni embedded con risorse limitate.

Lucas Lima Freitag2026-07-21
💻 computer science

Advances in Factoring and Primality Testing: From Classical to Quantum Algorithms

Questo articolo fornisce una revisione completa e un'analisi comparativa delle prestazioni degli algoritmi classici e quantistici per la fattorizzazione e il test di primalità, concludendo che, sebbene i metodi quantistici come l'algoritmo di Shor offrano vantaggi significativi per la fattorizzazione, essi non forniscono benefici comparabili per il test di primalità.

Anas A. Abudaqa, Nujud Alyami, Mostefa Kara, Farid Binbeshr, Muhammad Imam2026-07-21
💻 computer science

Evaluation of clustering methods for segmentation of hyperspectral remote sensing data

Questo articolo valuta empiricamente vari metodi di clustering su dati iperspettrali di telerilevamento, riscontrando che gli algoritmi basati su centroidi computazionalmente efficienti come il K-Means offrono costantemente il miglior equilibrio tra qualità, robustezza e velocità rispetto alle alternative più complesse quando combinati con un'efficace riduzione della dimensionalità.

Ehsan Farahbakhsh, Pulkit Sharma, Aman Agrawal, Rohitash Chandra2026-07-21
💻 computer science

The Scaffold Jump Pattern: Progressive, Evidence-Gated Fading of Human Roles in Artificial Intelligence Systems

Questo articolo introduce il design pattern "Scaffold Jump", un framework operativo che consente alle organizzazioni di transire in modo sistematico e sicuro dai sistemi di IA dalla supervisione umana completa all'autonomia, definendo quattro fasi distinte collegate da transizioni regolate da prove che garantiscono il raggiungimento delle soglie di prestazione pur mantenendo la responsabilità e i vincoli etici.

Michael Sadowski2026-07-21
💻 computer science

Face Recognition Utilizing Generative Adversarial Networks and Fuzzy Logicfor Angle Classification

Questo articolo propone un sistema Fuzzy-GAN adattivo che utilizza le Reti Generative Avversarie e la logica fuzzy per classificare le orientazioni del volto in angoli bassi, medi e alti (inclusi i raggruppamenti in senso orario e antiorario) per migliorare il riconoscimento facciale invariante rispetto alla posa per applicazioni di pubblica sicurezza.

Deepti Chepuri, Naga Venkata Jagan Mohan Remani2026-07-21
💻 computer science

Assessing the Feasibility of Real-Time Neural FluidRendering Using NVIDIA RTX Neural Shaders

Questo articolo valuta la fattibilità degli NVIDIA RTX Neural Shaders per il rendering di fluidi in tempo reale, dimostrando che, sebbene le reti neurali approssimino con successo le BSDF a livello di pixel ad elevati tassi di fotogrammi, significative limitazioni del framework attualmente ne impediscono l'efficace implementazione per i compiti di spostamento dei vertici.

Srihari Acharya, Thotreithem Hongray2026-07-21
💻 computer science

From Partial Correctness to Completion: Predicting Learners’ Early Success in Programming Practice

Questo studio propone e valida una formulazione basata sulla correttezza parziale e sulla consapevolezza del progresso per la previsione precoce del successo nella pratica della programmazione, dimostrando che supera significativamente gli approcci binari e ordinali tradizionali catturando in modo più efficace la progressione dell'apprendimento e consentendo un supporto didattico mirato.

Md. Shahajada Mia, Yutaka Watanobe, Md. Mostafizer Rahman, Md Faizul Ibne Amin, Daniel M. Muepu2026-07-21
💻 computer science

Machine Learning Approaches for Post-Harvest Management of Perishable Foods

Questa revisione sistematica di 122 studi (2015–2025) dimostra che i modelli di apprendimento automatico, in particolare gli approcci ensemble e ibridi integrati con tecnologie di rilevamento non distruttive, migliorano significativamente la gestione post-raccolta dei frutti deperibili migliorando la valutazione della qualità e la riduzione delle perdite lungo l'intera catena di approvvigionamento, evidenziando al contempo la necessità di dataset standardizzati e validazione nel mondo reale per superare le attuali sfide di implementazione.

Rukayat Bello, Vishnu Kumar, Garfield Jones, Stephen Egarievwe, Emmanuel Ohwadua, Guangming Chen2026-07-21